大数据驱动的工业设备故障预测方法设计与实现

摘要

针对工业设备多源传感器数据在异构融合与时序建模层面的故障预测难题，本文设计并实现了一种大数据驱动的工业设备故障预测方法。通过设计面向多源传感器的实时采集与异构数据标准化融合机制，制订分布式多维故障特征提取与选择方案，构建面向统计机器学习的故障预测模型，引入基于数据分布自适应的异构模型融合与动态优化机制，并基于大数据框架完成分布式工程化实现与评估。实验结果表明，所提方法在预测精度、实时性与跨场景泛化能力上均优于现有基线方法。

关键词

大数据驱动 / 工业设备故障预测 / 多源传感器 / 分布式特征提取 / 深度神经网络