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申请/专利权人：华夏天信智能物联股份有限公司

摘要：本申请提供了基于多源数据分析的设备故障预测方法及系统，涉及数据分析技术领域，包括：通过多源运维数据构建损失函数，挖掘特征并发关系，实现数据驱动建模，建立周期性更新学习风险预测模型；确定传感策略，配置多元传感器阵列，利用PLC控制触发设定，基于光纤环网进行并发和故障传输，基于网络时间协议进行传输时间戳约束；基于故障单列生成风险预案，对预管理设备进行故障管理。通过本申请可以解决现有技术无法准确预测和定位故障，导致故障预测的遗漏或误判，进一步影响了设备的可靠性和生产效率，提高了故障预测的准确性，确保了设备的可靠性和生产效率。

主权项：1.基于多源数据分析的设备故障预测方法，其特征在于，包括：以预管理设备的设备类为索引，进行工业大数据检索调用与基于置信度的预处理，确定多源运维数据；基于所述多源运维数据，构建损失函数并挖掘特征并发关系，通过进行数据驱动建模，确定风险预测模型，所述风险预测模型存在周期性更新学习；基于所述多源运维数据，挖掘设备运维的时空性传感需求，确定传感策略并配置多元传感器阵列，所述多元传感器阵列装配于预管理设备，所述传感策略存在时空非均衡性；对所述传感策略进行PLC控制触发设定，执行基于所述多元传感器阵列的传感器触发，确定实时传感数据；基于光纤环网，回传所述实时传感数据并执行基于所述风险预测模型的设备故障预测，定位设备故障单列，其中，所述光纤环网具有自配置性，数据传输模式包含基于所述光纤环网的并发传输模式与故障传输模式，基于网络时间协议进行传输时间戳约束；基于所述设备故障单列，生成风险预案，对所述预管理设备进行故障管理；基于置信度的预处理，包括：以数据趋势为第一置信特征，以数据矢量为第二置信特征，确定数据置信区间；读取调用检索数据，结合所述置信区间进行数据可信校验与补偿，确定所述多源运维数据；其中，所述数据可信校验包含第一超限阈值、第二超限阈值与第三超限阈值，若满足所述第一超限阈值，进行超限置零处理；若满足所述第二超限阈值，进行插值补偿处理，其中，插值补偿方式包含均值插值与趋势插值；若满足所述第三超限阈值，进行重采集补偿处理；所述构建损失函数，包括：构建损失函数： ；其中，L为损失函数，n为样本总量，A为一类，表征不发生故障行为，为一类发生概率；B为二类，表征发生故障行为，为二类发生概率；C为三类，表征潜在性故障行为，为三类发生概率；设定A=1，B=0，0＜C＜1；所述挖掘特征并发关系，包括：识别所述多源运维数据，确定故障类关系，其中，所述故障类关系表征故障与全相关性特征的关联关系；确定预设发生概率，遍历所述故障类关系，筛选满足所述预设发生概率的并发相关性特征，确定所述特征并发关系，其中，所述并发相关性特征标识有前置显示特性，所述前置显示特性为故障发生前的初显特征矢量；所述确定传感策略，包括：遍历所述多源运维数据，提取敏感运维特征的时相规律；读取所述预管理设备的三维结构，设定空间坐标系；基于所述时相规律，确定配置位置与监测周期，于所述空间坐标系进行，作为第一传感策略；基于特征相关性，确定协同时相特征，确定第二传感策略；结合网络时间协议，以时间戳为约束，拟合所述第一传感策略与所述第二传感策略，确定所述传感策略。

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