設備故障診斷及壽命預測系統基于大(dà)數據分(fēn)析技術、人工(gōng)智能技術、深度機器學習技術和在線建模技術構建電(diàn)廠設備智慧預警預測平台，進行設備異常狀态預測與健康識别，在設備故障早期識别劣化迹象并預警，避免設備損壞與非停帶來的損失，系統包括三個方面：模型學習：通過機器學習算法與大(dà)量曆史數據訓練設備模型，模拟設備運行；模型預測：基于模型計算反映設備和參數偏離(lí)正常狀态程度的定量化标識——健康度來描述設備健康狀态；專家規則：将專家經驗轉化爲邏輯規則，通過規則匹配計算識别特定的故障模式。