本發明涉及生物儀器設備預測性維護，特別是一種生物儀器設備故障預測方法及系統。
背景技術：
1、隨著生物技術的快速發展，生物儀器設備在醫療診斷、科學研究、生物制藥等領域的應用日益廣泛。這些設備普遍具有高精度、高可靠性要求，其運行狀態直接影響實驗結果的準確性和可重復性。傳統的生物儀器設備維護多采用定期檢修或故障發生后維修的被動式管理模式，這種方式不僅維護成本高，而且難以有效預防突發性故障。近年來，隨著物聯網技術和人工智能算法的發展，基于數據驅動的設備健康管理方法逐漸受到關注。然而，現有的故障預測方法大多針對單一參數進行監測分析，或采用簡單的閾值判斷機制，未能充分考慮生物儀器設備多參數耦合效應和故障演化的動態特性，導致預測精度不足且易出現誤報或漏報現象。
2、目前，生物儀器設備故障預測領域存在的主要技術問題包括：數據采集頻率與設備動態特性不匹配，導致重要故障特征信息丟失；不同類型傳感器數據之間缺乏有效的融合機制，難以綜合反映設備的整體運行狀態；傳統特征提取方法對時序數據的長期依賴關系和突變特征捕獲能力不足；預測模型普遍存在泛化能力弱、環境適應性差等問題。此外，現有技術往往忽視了生物儀器設備工作過程中的周期性特征和組件間的關聯性，難以準確識別潛在故障的早期征兆；為解決上述技術問題，本發明提出了一種生物儀器設備故障預測方法及系統。
技術實現思路
1、鑒于現有的生物儀器設備故障預測技術存在數據采集與融合不完善、特征提取能力有限和預測模型泛化性差的問題，提出了本發明。
2、因此，本發明所要解決的問題在于如何提升故障識別準確率和預警響應時效性，實現對設備運行狀態的智能化監測與風險防控。
3、為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：
4、第一方面，本發明實施例提供了一種生物儀器設備故障預測方法，其包括，采集生物儀器設備的運行數據，通過預設數據采樣周期對所述運行數據進行時序采樣，得到時序樣本數據；基于設定的特征權重系數，對所述時序樣本數據進行加權融合處理，生成融合特征數據；將所述融合特征數據輸入預先訓練的故障特征提取模型，提取故障特征向量；將所述故障特征向量輸入預先構建的故障預測模型，輸出預警信息。
5、作為本發明所述生物儀器設備故障預測方法的一種優選方案，其中：所述預先構建的故障預測模型采用梯度提升決策樹集成算法與馬爾可夫鏈預測機制相結合的混合預測架構。
6、作為本發明所述生物儀器設備故障預測方法的一種優選方案，其中：還包括，將故障特征向量輸入所述故障預測模型，通過多棵決策樹的協同判斷，識別故障特征向量中的異常模式，并確定發生的故障類型；將已確定發生的故障類型與歷史故障演化數據相結合，利用馬爾可夫鏈預測機制，同時基于狀態轉移概率矩陣推算故障發展趨勢，預測故障發生概率；在故障預測模型設置差異化的故障閾值，針對不同的生物儀器設備組件，當某類故障的發生概率大于故障閾值時，則觸發所述預警信息的生成，其中預警信息包括故障類型、故障發生概率、預計故障發生時間以及故障影響范圍。
7、作為本發明所述生物儀器設備故障預測方法的一種優選方案，其中：將所述融合特征數據輸入預先訓練的故障特征提取模型，提取故障特征向量，包括：所述預先訓練的故障特征提取模型采用改進的雙向長短期記憶網絡結構；所述改進的雙向長短期記憶網絡結構包括多層隱藏層和自注意力機制模塊。
8、作為本發明所述生物儀器設備故障預測方法的一種優選方案，其中：還包括，將融合特征數據按照滑動窗口法分割為若干時間窗口序列，且時間窗口的長度根據生物儀器設備的工作周期特性確定；通過所述故障特征提取模型對時間窗口內的融合特征數據進行深度特征學習，提取包括時間維度信息的隱含特征，其中所述故障特征提取模型的輸出層通過非線性變換將提取的深層特征映射到固定維度的特征空間，生成故障特征向量。
9、作為本發明所述生物儀器設備故障預測方法的一種優選方案，其中：所述融合特征數據的獲取方法為，根據時序樣本數據的歷史故障關聯度，計算各數據類型與故障發生的相關系數；將所述相關系數進行歸一化處理，得到對應的特征權重系數，其中所述特征權重系數之和為一；基于所述特征權重系數，采用非線性特征融合函數對各類數據進行加權處理，并引入非線性調節系數對所述時序樣本數據的貢獻度進行調節，通過特征映射指數進行非線性變換；將加權處理后的時序樣本數據進行組合疊加，生成融合特征數據。
10、作為本發明所述生物儀器設備故障預測方法的一種優選方案，其中：所述時序樣本數據的獲取方法為，在所述生物儀器設備運行過程中通過多組傳感器采集運行數據，并按照預設數據采樣周期對所述運行數據進行定時采樣，其中所述運行數據包括溫度數據、電壓數據和振動數據；將運行數據按照時間戳進行排序整合，構成具有時序特性的時序樣本數據，其中所述時序樣本數據以多維矩陣形式存儲，行代表采樣時刻，列代表傳感器數據類型。
11、第二方面，本發明實施例提供了一種生物儀器設備故障預測系統，其包括：采集模塊，用于采集生物儀器設備的運行數據，通過預設數據采樣周期對所述運行數據進行時序采樣，得到時序樣本數據；生成模塊，基于設定的特征權重系數，對所述時序樣本數據進行加權融合處理，生成融合特征數據；提取模塊，用于將所述融合特征數據輸入預先訓練的故障特征提取模型，提取故障特征向量；預測模塊，用于將所述故障特征向量輸入預先構建的故障預測模型，輸出預警信息。
12、第三方面，本發明實施例提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序指令被處理器執行時實現如本發明第一方面所述的生物儀器設備故障預測方法的步驟。
13、第四方面，本發明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序指令被處理器執行時實現如本發明第一方面所述的生物儀器設備故障預測方法的步驟。
14、本發明有益效果為：通過構建融合特征獲取、深度故障特征提取與多階段預測模型相結合的生物儀器設備故障預測方法，實現了對設備運行狀態的多維度精準建模與趨勢推演；通過特征權重加權與非線性融合，提升了關鍵特征的表達能力；基于改進的雙向長短期記憶網絡與自注意力機制，有效捕捉了時序數據中的潛在異常模式；結合梯度提升決策樹與馬爾可夫鏈模型，增強了對故障類型與演化路徑的識別與預測能力；差異化故障閾值設定使預警響應更具針對性；該方法整體提高了故障檢測的準確率與預警的時效性，有效保障設備穩定運行并降低維護成本，具有較高的工程應用與推廣價值。
1.一種生物儀器設備故障預測方法，其特征在于：包括，
2.如權利要求1所述的生物儀器設備故障預測方法，其特征在于：所述預先構建的故障預測模型采用梯度提升決策樹集成算法與馬爾可夫鏈預測機制相結合的混合預測架構。
3.如權利要求2所述的生物儀器設備故障預測方法，其特征在于：還包括，
4.如權利要求3所述的生物儀器設備故障預測方法，其特征在于：將所述融合特征數據輸入預先訓練的故障特征提取模型，提取故障特征向量，包括：
5.如權利要求4所述的生物儀器設備故障預測方法，其特征在于：還包括，
6.如權利要求5所述的生物儀器設備故障預測方法，其特征在于：所述融合特征數據的獲取方法為，
7.如權利要求6所述的生物儀器設備故障預測方法，其特征在于：所述時序樣本數據的獲取方法為，
8.一種生物儀器設備故障預測系統，基于權利要求1～7任一所述的生物儀器設備故障預測方法，其特征在于：包括，
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1～7任一所述的生物儀器設備故障預測方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1～7任一所述的生物儀器設備故障預測方法的步驟。