基于大数据的化工泵组故障预警方法、系统及装置

本发明属于化工泵组故障预警技术领域，具体提供了基于大数据的化工泵组故障预警方法、系统及装置，方法主要包括：获取化工泵组的轴向振动波形、进出口压力差；计算每段信号的峰值比和零偏指数；采用指定窗口宽度计算轴向振动波形的波形斜率累积值；生成包含轴系失衡度和密封失效概率的二维状态向量；生成主频幅值比和相位差分布的联合特征；采用双流随机森林模型处理进出口压力差和二维状态向量，输出预警结果。本申请通过融合机械振动与流体压力信号，提取动态特征并量化跨模态关联规律，通过分路处理与特征交叉增强隐性故障识别，能够减少误判风险，结合动态建模实现精准预警，避免突发停机与泄漏事故，提升设备安全性与生产连续性。