一种基于历史大数据和故障图谱的关键设备故障预测方法

本发明提供一种基于历史大数据和故障图谱的关键设备故障预测方法，包括：基于大数据技术整理选定类型设备的历史故障数据；对历史故障数据进行数据预处理得到目标数据；根据目标数据构建故障图谱；根据故障图谱建立设备的实时监测模块；对故障图谱进行特征提取，得到各类结构化特征，与非结构化数据融合后得到可训练数据；利用隔离森林算法以及可训练数据训练设备故障预测模型；将实时监测模块获得的实时监测数据输入训练好的设备故障预测模型中，实时预测设备的故障概率；当故障概率超过预设阈值时，系统自动发出预警信号。本发明实现了提前预警设备故障，可以有效防范重大事故的发生，减少停机时间，提高生产效率和安全性。