CN117435883A - 一种基于数字孪生的设备故障预测的方法和系统 - Google Patents

一种基于数字孪生的设备故障预测的方法和系统 Download PDF

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CN117435883A CN202311429076.1A CN202311429076A CN117435883A CN 117435883 A CN117435883 A CN 117435883A CN 202311429076 A CN202311429076 A CN 202311429076A CN 117435883 A CN117435883 A CN 117435883A
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Abstract

本发明提出了一种基于数字孪生的设备故障预测的方法和系统。所述基于数字孪生的设备故障预测的方法包括：收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型；对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型；利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警。说术系统包括与所述方法步骤对应的模块。

Description

一种基于数字孪生的设备故障预测的方法和系统
技术领域
本发明提出了一种基于数字孪生的设备故障预测的方法和系统，属于故障检测技术领域。
背景技术
数字孪生是将物理实体的数字模型与其真实实体进行对应的技术。通过建立设备的数字孪生体，可以实时监测和模拟设备的运行状态。使用数字孪生技术可以在虚拟环境中模拟设备的工作情况，监测关键参数，比较设备当前状态与预期状态，以便及时发现设备异常。然而，现有技术中的数字孪生模型需要设备首先发生异常再产生报警，导致预警不及时的问题发生。
发明内容
本发明提供了一种基于数字孪生的设备故障预测的方法和系统，用以解决现有技术中的数字孪生模型需要设备首先发生异常再产生报警，导致预警不及时的问题发生的问题：
一种基于数字孪生的设备故障预测的方法，所述基于数字孪生的设备故障预测的方法包括：
收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型；
对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型；
利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警。
进一步地，收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型，包括：
提取设备的长期运行状态信息；其中，所述长期运行状态信息包括设备运行过程中的输出电流数据、输出电压数据和运行温度数据；
利用所述长期运行状态信息，构建与设备对应的数字孪生模型。
进一步地，对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型，包括：
从所述长期运行状态信息中提取设备的特征参数；其中，所述特征参数包括包括设备运行过程中的输出电流、输出电压和运行温度；
对少数特征参数进行数据预处理，获得预处理后的特征数据；其中，所述预数据预处预包括数据清洗处理，数据缺失值处理，数据异常值处理和数据平滑处理；
将所述特征数据划分为训练数据集和测试数据集；
利用所述训练数据集对所述数字孪生模型进行训练，获得训练后的数字孪生生模；
利用手术测试数据集对手术训练后的数字孪生模型进行测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型。
进一步地，利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警，包括：
当所述数字孪生模型完成训练和测试后对已有的设备进行故障预测和检测；
实时判断是否新增同类型设备，当存在新增的同类型设备时，则通过所述数字孪生模型对新增的同类型设备进行故障预测和检测；
所述数字孪生模型检测到设备发生运行故障，或，预测到所述设备发生运行故障的概率，超过预设的概率一值时则进行运行报警。
一种基于数字孪生的设备故障预测的系统，所述基于数字孪生的设备故障预测的系统包括：
数字孪生模型构建模块，用于收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型；
训练和测试模块，用于对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型；
故障预测和检测模块，用于利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警。
进一步地，所述数字孪生模型构建模块包括：
状态信息提取模块，用于提取设备的长期运行状态信息；其中，所述长期运行状态信息包括设备运行过程中的输出电流数据、输出电压数据和运行温度数据；
模型构建模块，用于利用所述长期运行状态信息，构建与设备对应的数字孪生模型。
进一步地，所述数字孪生模型构建模块包括：
特征参数提取模块，用于从所述长期运行状态信息中提取设备的特征参数；其中，所述特征参数包括包括设备运行过程中的输出电流、输出电压和运行温度；
预处理模块，用于对少数特征参数进行数据预处理，获得预处理后的特征数据；其中，所述预数据预处预包括数据清洗处理，数据缺失值处理，数据异常值处理和数据平滑处理；
数据集划分模块，用于将所述特征数据划分为训练数据集和测试数据集；
模型训练模块，用于利用所述训练数据集对所述数字孪生模型进行训练，获得训练后的数字孪生生模；
模型测试模块，用于利用手术测试数据集对手术训练后的数字孪生模型进行测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型。
进一步地，利所述故障预测和检测模块包括：
第一故障预测和检测模块，用于当所述数字孪生模型完成训练和测试后对已有的设备进行故障预测和检测；
第二故障预测和检测模块，用于实时判断是否新增同类型设备，当存在新增的同类型设备时，则通过所述数字孪生模型对新增的同类型设备进行故障预测和检测；
运行报警模块，用于所述数字孪生模型检测到设备发生运行故障，或，预测到所述设备发生运行故障的概率，超过预设的概率一值时则进行运行报警。
本发明有益效果：
本发明提出的一种基于数字孪生的设备故障预测的方法和系统收集设备长期运行状态信息，结合运行时间、使用情况等信息，通过机器学习的方式分析预测设备可能发生的异常。在设备出现异常之前，对设备进行检修，避免不必要的损失。实现设备故障预测和检测，从而提高设备的可靠性和运行效率。通过构建数字孪生模型，能够在虚拟环境中对设备进行模拟和预测，有效地识别潜在的故障情况。通过与实际设备的运行数据进行对比和验证，可以提高模型的准确性和可信度。同时，利用数字孪生模型进行故障预测和检测，可以实现实时监测和提前预警，帮助设备运维人员及时采取措施，减少故障发生和设备停机的风险，提高设备的可靠性和稳定性。
附图说明
图1为发明所述方法的流程图；
图2为本发明所述系统的系统框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提出了一种基于数字孪生的设备故障预测的方法，如图1所示，所述基于数字孪生的设备故障预测的方法包括：
S1、收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型；
S2、对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型；
S3、利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警。
上述技术方案的工作原理为：S1、收集运行状态信息：收集设备的长期运行状态信息，包括传感器数据、工作参数、使用情况等。这些信息可以通过设备内置的传感器或外部监测设备获取，并记录在数据集中。
S2、构建数字孪生模型：利用收集到的设备运行状态信息构建数字孪生模型。数字孪生模型是设备的虚拟仿真模型，它基于真实设备的运行数据和特征，反映了设备的行为和状态变化。通过训练和测试数字孪生模型，可以使其能够准确地模拟设备的运行过程和预测可能的故障情况。
S3、故障预测和检测：利用训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测。将新设备的实时运行数据输入到数字孪生模型中，模型会根据已学习的设备行为规律和状态变化，预测设备是否可能发生故障。如果数字孪生模型检测到潜在的故障风险，可以触发运行报警机制，及时提醒操作人员采取相应的维修或保养措施，避免设备故障的发生或进一步恶化。
上述技术方案的技术效果为：本实施例上述技术方案的技术效果实现设备故障预测和检测，从而提高设备的可靠性和运行效率。通过构建数字孪生模型，能够在虚拟环境中对设备进行模拟和预测，有效地识别潜在的故障情况。通过与实际设备的运行数据进行对比和验证，可以提高模型的准确性和可信度。同时，利用数字孪生模型进行故障预测和检测，可以实现实时监测和提前预警，帮助设备运维人员及时采取措施，减少故障发生和设备停机的风险，提高设备的可靠性和稳定性。
本发明的一个实施例，收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型，包括：
S101、提取设备的长期运行状态信息；其中，所述长期运行状态信息包括设备运行过程中的输出电流数据、输出电压数据和运行温度数据；
S102、利用所述长期运行状态信息，构建与设备对应的数字孪生模型。
上述技术方案的工作原理为：S101、提取长期运行状态信息：从设备中获取长期运行过程中的输出电流数据、输出电压数据和运行温度数据等信息。这些信息可以通过传感器或其他监测设备实时采集得到，也可以从设备的存储记录中获取。
S102、构建数字孪生模型：利用提取到的长期运行状态信息构建与设备对应的数字孪生模型。数字孪生模型是设备的虚拟仿真模型，它基于设备的运行数据和特征，反映了设备的行为和状态变化。通过对提取到的运行状态信息进行处理和分析，建立数学模型和算法，可以构建出能够准确模拟设备运行状态和预测可能故障的数字孪生模型。
上述技术方案的技术效果为：实现对设备运行状态的监测和预测，从而提高设备的可靠性和性能。通过提取设备的长期运行状态信息，可以全面了解设备的工作情况、电气特性和温度变化等重要参数。利用这些信息构建数字孪生模型，可以在虚拟环境中对设备进行仿真和预测，实现实时监测和故障预警。通过对设备运行状态的准确模拟和预测，可以帮助设备运维人员及时识别潜在的故障风险，采取相应的维护措施，避免设备故障的发生或进一步恶化。同时，数字孪生模型还可以用于设备的性能优化和故障诊断，提高设备的运行效率和可靠性，降低维修成本和停机时间。
本发明的一个实施例，对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型，包括：
S201、从所述长期运行状态信息中提取设备的特征参数；其中，所述特征参数包括包括设备运行过程中的输出电流、输出电压和运行温度；
S202、对少数特征参数进行数据预处理，获得预处理后的特征数据；其中，所述预数据预处预包括数据清洗处理，数据缺失值处理，数据异常值处理和数据平滑处理；
S203、将所述特征数据划分为训练数据集和测试数据集；
S204、利用所述训练数据集对所述数字孪生模型进行训练，获得训练后的数字孪生生模；
S205、利用手术测试数据集对手术训练后的数字孪生模型进行测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型。
上述技术方案的工作原理为：S201、提取特征参数：从长期运行状态信息中提取设备的特征参数，包括设备运行过程中的输出电流、输出电压和运行温度等关键参数。这些特征参数能够反映设备的性能和运行状态。
S202、数据预处理：对提取到的特征参数进行数据预处理，包括数据清洗处理、数据缺失值处理、数据异常值处理和数据平滑处理等。数据预处理的目的是去除噪声、填补缺失值、纠正异常值，并使数据具备一定的平滑性，以提高后续训练和测试的准确性。
S203、数据集划分：将预处理后的特征数据划分为训练数据集和测试数据集。训练数据集用于模型的训练过程，测试数据集用于评估训练后的模型性能。
S204、模型训练：利用训练数据集对数字孪生模型进行训练。训练过程中，模型通过学习训练数据集中的特征参数与其对应的设备状态之间的关联关系，逐渐提高模型的预测准确性。
S205、模型测试：使用测试数据集对训练后的数字孪生模型进行测试。模型根据测试数据集中的特征参数预测设备状态，并与实际观测值进行比较，评估模型的准确性和性能。通过测试过程，可以验证模型的预测能力和泛化能力。
上述技术方案的技术效果为：实现对设备状态的准确预测和检测。通过提取设备的特征参数并进行数据预处理，能够获得具有一定质量和准确性的训练和测试数据集。利用这些数据集进行数字孪生模型的训练和测试，可以建立出能够准确预测设备状态的模型。该模型可以根据设备的特征参数预测设备的运行情况和潜在故障，实现对设备的状态监测和预警。通过提前发现设备可能的故障和异常情况，可以采取相应的维护和修复措施，减少设备的故障风险和维修成本，提高设备的可靠性和可用性。
本发明的一个实施例，利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警，包括：
S301、当所述数字孪生模型完成训练和测试后对已有的设备进行故障预测和检测；
S302、实时判断是否新增同类型设备，当存在新增的同类型设备时，则通过所述数字孪生模型对新增的同类型设备进行故障预测和检测；
S303、所述数字孪生模型检测到设备发生运行故障，或，预测到所述设备发生运行故障的概率，超过预设的概率一值时则进行运行报警。
上述技术方案的工作原理为：S301、故障预测和检测：当数字孪生模型完成训练和测试后，对已有的设备进行故障预测和检测。模型基于设备的特征参数和历史数据，通过模型的预测能力判断设备是否可能发生故障。该步骤可以帮助及时发现设备的潜在故障，并进行预警和维护。
S302、新增设备的预测和检测：实时判断是否新增了同类型的设备。如果存在新增的同类型设备，利用数字孪生模型对这些新增设备进行故障预测和检测。通过将新增设备的特征参数输入到模型中，预测模型可以判断这些新增设备是否存在潜在的故障风险。
S303、运行报警：数字孪生模型检测到设备发生运行故障或预测到设备发生故障的概率超过预设的阈值时，进行运行报警。模型根据设备的特征参数和历史数据，判断设备是否处于故障状态或可能发生故障的概率较高。当故障概率超过预设阈值时，触发报警机制，通知相关人员进行维护和处理，以避免设备故障对工作和安全造成不良影响。
上述技术方案的技术效果为：实现对设备的故障预测和检测，并进行运行报警。通过训练和测试完成的数字孪生模型，可以对已有设备和新增设备进行故障预测和检测。利用模型的预测能力，可以提前发现设备潜在的故障风险，采取相应的维护和修复措施，减少设备的故障时间和维修成本。同时，通过设定故障概率的阈值，及时触发运行报警，通知相关人员采取措施，以保障设备的正常运行和工作安全。该方案能够提高设备的可靠性和可用性，降低设备故障对工作和生产造成的影响。
本发明实施例提出了一种基于数字孪生的设备故障预测的系统，如图2所示，所述基于数字孪生的设备故障预测的系统包括：
数字孪生模型构建模块，用于收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型；
训练和测试模块，用于对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型；
故障预测和检测模块，用于利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过数字孪生模型构建模块收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型；
然后，利用训练和测试模块对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型；
最后，通过故障预测和检测模块利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警。
上述技术方案的技术效果为：本实施例上述技术方案的技术效果实现设备故障预测和检测，从而提高设备的可靠性和运行效率。通过构建数字孪生模型，能够在虚拟环境中对设备进行模拟和预测，有效地识别潜在的故障情况。通过与实际设备的运行数据进行对比和验证，可以提高模型的准确性和可信度。同时，利用数字孪生模型进行故障预测和检测，可以实现实时监测和提前预警，帮助设备运维人员及时采取措施，减少故障发生和设备停机的风险，提高设备的可靠性和稳定性。
本发明的一个实施例，所述数字孪生模型构建模块包括：
状态信息提取模块，用于提取设备的长期运行状态信息；其中，所述长期运行状态信息包括设备运行过程中的输出电流数据、输出电压数据和运行温度数据
模型构建模块，用于利用所述长期运行状态信息，构建与设备对应的数字孪生模型。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过状态信息提取模块提取设备的长期运行状态信息；其中，所述长期运行状态信息包括设备运行过程中的输出电流数据、输出电压数据和运行温度数据；
然后，通过模型构建模块利用所述长期运行状态信息，构建与设备对应的数字孪生模型。
上述技术方案的技术效果为：实现对设备运行状态的监测和预测，从而提高设备的可靠性和性能。通过提取设备的长期运行状态信息，可以全面了解设备的工作情况、电气特性和温度变化等重要参数。利用这些信息构建数字孪生模型，可以在虚拟环境中对设备进行仿真和预测，实现实时监测和故障预警。通过对设备运行状态的准确模拟和预测，可以帮助设备运维人员及时识别潜在的故障风险，采取相应的维护措施，避免设备故障的发生或进一步恶化。同时，数字孪生模型还可以用于设备的性能优化和故障诊断，提高设备的运行效率和可靠性，降低维修成本和停机时间。
本发明的一个实施例，所述数字孪生模型构建模块包括：
特征参数提取模块，用于从所述长期运行状态信息中提取设备的特征参数；其中，所述特征参数包括包括设备运行过程中的输出电流、输出电压和运行温度；
预处理模块，用于对少数特征参数进行数据预处理，获得预处理后的特征数据；其中，所述预数据预处预包括数据清洗处理，数据缺失值处理，数据异常值处理和数据平滑处理；
数据集划分模块，用于将所述特征数据划分为训练数据集和测试数据集；
模型训练模块，用于利用所述训练数据集对所述数字孪生模型进行训练，获得训练后的数字孪生生模；
模型测试模块，用于利用手术测试数据集对手术训练后的数字孪生模型进行测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过特征参数提取模块从所述长期运行状态信息中提取设备的特征参数；其中，所述特征参数包括包括设备运行过程中的输出电流、输出电压和运行温度；
然后，利用预处理模块对少数特征参数进行数据预处理，获得预处理后的特征数据；其中，所述预数据预处预包括数据清洗处理，数据缺失值处理，数据异常值处理和数据平滑处理；
随后，采用数据集划分模块将所述特征数据划分为训练数据集和测试数据集；
之后，通过模型训练模块利用所述训练数据集对所述数字孪生模型进行训练，获得训练后的数字孪生生模；
最后，通过模型测试模块利用手术测试数据集对手术训练后的数字孪生模型进行测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型。
上述技术方案的技术效果为：实现对设备状态的准确预测和检测。通过提取设备的特征参数并进行数据预处理，能够获得具有一定质量和准确性的训练和测试数据集。利用这些数据集进行数字孪生模型的训练和测试，可以建立出能够准确预测设备状态的模型。该模型可以根据设备的特征参数预测设备的运行情况和潜在故障，实现对设备的状态监测和预警。通过提前发现设备可能的故障和异常情况，可以采取相应的维护和修复措施，减少设备的故障风险和维修成本，提高设备的可靠性和可用性。
本发明的一个实施例，利所述故障预测和检测模块包括：
第一故障预测和检测模块，用于当所述数字孪生模型完成训练和测试后对已有的设备进行故障预测和检测；
第二故障预测和检测模块，用于实时判断是否新增同类型设备，当存在新增的同类型设备时，则通过所述数字孪生模型对新增的同类型设备进行故障预测和检测；
运行报警模块，用于所述数字孪生模型检测到设备发生运行故障，或，预测到所述设备发生运行故障的概率，超过预设的概率一值时则进行运行报警。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过第一故障预测和检测模块当所述数字孪生模型完成训练和测试后对已有的设备进行故障预测和检测；
之后，利用第二故障预测和检测模块实时判断是否新增同类型设备，当存在新增的同类型设备时，则通过所述数字孪生模型对新增的同类型设备进行故障预测和检测；
最后，通过运行报警模块控制所述数字孪生模型检测到设备发生运行故障，或，预测到所述设备发生运行故障的概率，超过预设的概率一值时则进行运行报警。
上述技术方案的技术效果为：实现对设备的故障预测和检测，并进行运行报警。通过训练和测试完成的数字孪生模型，可以对已有设备和新增设备进行故障预测和检测。利用模型的预测能力，可以提前发现设备潜在的故障风险，采取相应的维护和修复措施，减少设备的故障时间和维修成本。同时，通过设定故障概率的阈值，及时触发运行报警，通知相关人员采取措施，以保障设备的正常运行和工作安全。该方案能够提高设备的可靠性和可用性，降低设备故障对工作和生产造成的影响。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种基于数字孪生的设备故障预测的方法，其特征在于，所述基于数字孪生的设备故障预测的方法包括：
收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型；
对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型；
利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警。
2.根据权利要求1所述基于数字孪生的设备故障预测的方法，其特征在于，收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型，包括：
提取设备的长期运行状态信息；其中，所述长期运行状态信息包括设备运行过程中的输出电流数据、输出电压数据和运行温度数据；
利用所述长期运行状态信息，构建与设备对应的数字孪生模型。
3.根据权利要求1所述基于数字孪生的设备故障预测的方法，其特征在于，对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型，包括：
从所述长期运行状态信息中提取设备的特征参数；其中，所述特征参数包括包括设备运行过程中的输出电流、输出电压和运行温度；
对少数特征参数进行数据预处理，获得预处理后的特征数据；其中，所述预数据预处预包括数据清洗处理，数据缺失值处理，数据异常值处理和数据平滑处理；
将所述特征数据划分为训练数据集和测试数据集；
利用所述训练数据集对所述数字孪生模型进行训练，获得训练后的数字孪生生模；
利用手术测试数据集对手术训练后的数字孪生模型进行测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型。
4.根据权利要求1所述基于数字孪生的设备故障预测的方法，其特征在于，利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警，包括：
当所述数字孪生模型完成训练和测试后对已有的设备进行故障预测和检测；
实时判断是否新增同类型设备，当存在新增的同类型设备时，则通过所述数字孪生模型对新增的同类型设备进行故障预测和检测；
所述数字孪生模型检测到设备发生运行故障，或，预测到所述设备发生运行故障的概率，超过预设的概率一值时则进行运行报警。
5.一种基于数字孪生的设备故障预测的系统，其特征在于，所述基于数字孪生的设备故障预测的系统包括：
数字孪生模型构建模块，用于收集设备的长期运行状态信息，并利用所述长期运行状态信息构建数字孪生模型；
训练和测试模块，用于对所述数据孪生模型进行训练和测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型；
故障预测和检测模块，用于利用所述训练和测试后的数字孪生模型对新的设备进行故障预测和检测，并根据故障预测和检测的结果判断是否进行运行报警。
6.根据权利要求5所述基于数字孪生的设备故障预测的系统，其特征在于，数字孪生模型构建模块包括：
状态信息提取模块，用于提取设备的长期运行状态信息；其中，所述长期运行状态信息包括设备运行过程中的输出电流数据、输出电压数据和运行温度数据
模型构建模块，用于利用所述长期运行状态信息，构建与设备对应的数字孪生模型。
7.根据权利要求5所述基于数字孪生的设备故障预测的系统，其特征在于，所述数字孪生模型构建模块包括：
特征参数提取模块，用于从所述长期运行状态信息中提取设备的特征参数；其中，所述特征参数包括包括设备运行过程中的输出电流、输出电压和运行温度；
预处理模块，用于对少数特征参数进行数据预处理，获得预处理后的特征数据；其中，所述预数据预处预包括数据清洗处理，数据缺失值处理，数据异常值处理和数据平滑处理；
数据集划分模块，用于将所述特征数据划分为训练数据集和测试数据集；
模型训练模块，用于利用所述训练数据集对所述数字孪生模型进行训练，获得训练后的数字孪生生模；
模型测试模块，用于利用手术测试数据集对手术训练后的数字孪生模型进行测试，获得完成训练和测试后的数字孪生模型。
8.根据权利要求5所述基于数字孪生的设备故障预测的系统，其特征在于，利所述故障预测和检测模块包括：
第一故障预测和检测模块，用于当所述数字孪生模型完成训练和测试后对已有的设备进行故障预测和检测；
第二故障预测和检测模块，用于实时判断是否新增同类型设备，当存在新增的同类型设备时，则通过所述数字孪生模型对新增的同类型设备进行故障预测和检测；
运行报警模块，用于所述数字孪生模型检测到设备发生运行故障，或，预测到所述设备发生运行故障的概率，超过预设的概率一值时则进行运行报警。
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