【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息处理，尤其涉及一种设备故障预测方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、故障预测与健康管理(prognostic and health management，phm)是确保设备安全可靠运行的关键技术。通过全面监控和管理设备，降低设备故障的概率，减少生产停机时间，从而提高了设备的可靠性和生产效率。在实际应用中中，phm一般主要包括三项核心任务：故障检测(故障预测/异常检测)、故障诊断和剩余寿命管理。
2、目前，常用的故障预测方法，仅通过采集的待测设备的实际工况数据进行故障预测，例如，通过采集温度数据，若温度数据小于预先设置的预设温度阈值确定故障等，这样，容易导致故障预测准确性较差。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种设备故障预测方法、装置及电子设备，以解决现有设备故障预测准确性较低的问题。
2、为解决上述技术问题，本申请是这样实现的：
3、第一方面，本申请实施例提供了一种设备故障预测方法，所述方法包括：
4、获取待测设备的时序工况...
【技术保护点】
1.一种设备故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述时序工况数据集进行工况预测，得到所述待测设备在目标时间的预测工况数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷积自注意力Transformer模型按照如下方式得到所述预测工况数据：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述时序工况数据集，确定查询信息集、键信息集和值信息集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测工况数据以及所述实际工况数据，确定所述待测设备的故障
【技术特征摘要】
1.一种设备故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述时序工况数据集进行工况预测，得到所述待测设备在目标时间的预测工况数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷积自注意力transformer模型按照如下方式得到所述预测工况数据：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述时序工况数据集，确定查询信息集、键信息集和值信息集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测工况数据以及所述实际工况数据，确定所述待测设备的故障预测结果，包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔明飞，张杰，于皓，罗华刚，李犇，王展，贾敬伍，
申请(专利权)人：北京中关村科金技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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