一种人工智能驱动的工业物联网设备故障预测系统

本发明公开了一种人工智能驱动的工业物联网设备故障预测系统，涉及工业物联网及预测性维护技术领域，采用边缘—云协同架构，实现工业设备传感数据的实时采集、预处理与在线故障预测，系统利用Transformer神经网络构建层次化时空模型，通过滑动窗口方法分段处理时序数据，并集成因果推理增强机制，构建工业设备因果图谱生成注意力掩码，使模型聚焦于关键特征，从而提高预测准确性与解释性，同时，系统建立闭环持续优化机制，将边缘故障预测结果和实际运行反馈上传至云端，更新因果图谱及模型参数，实现模型自适应优化，该系统为工业设备预防性维护提供高效、精准、可解释的决策支持。