基于自编码器的设备健康度动态评估方法及系统

本发明公开了基于自编码器的设备健康度动态评估方法及系统，涉及健康评估技术领域，该方法包括：读取运行时序数据；经清洗筛选后提取数据特征；以数据特征为训练数据，对LSTM自编码器进行动态权重约束学习，构建预测模型；利用模型接收实时数据并计算重构误差，建立第一评分；配置序列预测分支，通过短期预测误差对齐识别渐变性劣化，建立第二评分；根据重构误差识别突变点，结合多尺度滑窗分析，建立第三评分；综合三类评分实现设备健康度动态评估。本发明解决了现有技术中依赖侵入式传感器、静态规则等导致的成本高、适应性差、早期预警能力不足的技术问题，达到了提高设备健康评估的准确性和前瞻性的技术效果。