一种基于数字孪生的激光设备故障预测与维护方法

本发明公开了一种基于数字孪生的激光设备故障预测与维护方法，包括如下步骤：S1、采集结构参数、控制逻辑与历史数据，构建统一神经网络数字孪生模型；S2、在运行过程中实时采集多源运行数据，构建标准化状态数据集；S3、将数据映射至统一神经网络数字孪生模型，实现状态同步；S4、利用LSTM模型预测未来关键参数趋势；S5、通过熵权法计算健康评分，量化评估设备状态；S6、基于健康阈值触发预警，识别异常并生成维护策略；S7、策略推送至运维系统闭环执行；S8、维护反馈用于统一神经网络数字孪生模型再训练与自优化。本发明通过实现高保真数字孪生建模，形成预测—维护—反馈—更新的智能闭环体系，显著提升激光设备故障预测准确率与维护响应效率。