基于机器学习的烟气治理设施预测性维护系统及方法

本发明涉及烟气治理技术领域，公开了基于机器学习的烟气治理设施预测性维护系统及方法，方法包括：通过构建设备物理拓扑数据库，进而建立时变设备耦合强度矩阵并识别维护易扰链；获取历史生产数据，经多尺度时频分析生成生产节律特征向量，结合维护易扰链输出维护时序甘特图；提取各维护任务的影响特征向量，构建生产损失预测模型，对当前维护计划的总生产损失进行预测；本发明将设备空间耦合关系与生产节律深度融合，使多设备维护窗口在全局耦合约束下与生产低谷精准对齐，避免高耦合设备群因错序或并行维护诱发连锁停产，以数据驱动方式把“生产约束冲突”转化为可预见的零冲突窗口配置，降低因维护时机失配导致的非计划停机风险。