基于BP神经网络的特种设备运行故障预测方法及系统

本发明涉及风险管理技术领域，具体为基于BP神经网络的特种设备运行故障预测方法及系统，采集特种设备在固定位置处传感器的运行状态数据，结合设备上运动部件的身份信息，形成设备组件的运行记录；采集关键运行数据、环境参数及设备结构属性，输出动态应力参数；通过对设备组件的运行记录进行状态关联分析，提取设备健康趋势指标；将健康指标与应力参数进行数据融合，形成用于运维分析的特征向量；将特征向量输入至预设的风险预测模型，输出设备组件的运维指标；结合模型输出结果及预设的风险矩阵与管理规则库，自动生成特种设备的维护调度建议与运行干预指令，用于辅助管理系统实施设备生命周期管理和风险控制。