摘要
本申请涉及设备故障检测技术领域，公开了一种设备故障预测与诊断方法，应用于ATE系统，该方法包括：通过多个传感器采集设备的实时运行数据，并利用自适应算法动态调度传感器，以根据设备状态调整数据采集频率和范围；对采集到的数据进行预处理；基于历史故障数据和运行数据训练多种机器学习模型，部署至ATE系统中进行实时分析；根据模型预测设备故障，检测到潜在故障时生成报警信息，并通过用户界面或通知系统发送给操作人员；依据分析结果生成故障诊断报告并提供修复建议；记录故障实例和数据，更新并重新训练机器学习模型以提高预测和诊断准确性；基于实时和历史数据生成设备的数字孪生模型，仿真设备运行状态并预测未来故障，评估设备健康状况。
