基于人工智能的生产设备故障识别方法及系统

本发明基于人工智能的生产设备故障识别方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取设备各项特征的数据序列，并截取出正常特征序列及异常特征序列；基于正常特征序列与异常特征序列，计算各项特征的差异显著程度和重要程度；构建并训练预测模型并基于各项特征的实时特征序列，得到各项特征的预测特征序列；基于实时特征序列和预测特征序列，计算当前时刻各项特征的时域故障程度、频域故障程度和综合故障程度；基于综合故障程度的值，预判设备的故障风险并执行相应策略。本发明能够综合各项特征精准预测设备的运行状态，准确判断设备出现故障的概率，从而在故障发生之前进行预警，及时对设备进行预测性维护。