一种基于边缘计算的工业设备预测性维护方法及系统

本发明提供了一种基于边缘计算的工业设备预测性维护方法及系统，所述方法包括：通过部署在工业现场的边缘节点，对工业设备运行过程中产生的海量状态监测数据进行就地采集、清洗、融合、存储和分析，提取能够反映设备健康状况的多维度特征，并构建了综合健康指标，通过设备故障预警模型进行健康状态评估，并基于模型输出结果动态生成设备维护策略，指导维护人员提前对设备进行检修或更换，最大限度减少故障发生概率和影响范围。本发明采用边缘计算技术，可显著降低数据传输时延和带宽压力，提高故障预警及响应的实时性，并强化了数据安全性。