一种工业设备冷启动预测性维护方法和系统

本发明提供了一种工业设备冷启动预测性维护方法和系统，属于设备维护领域，包括：在冷启动阶段采集设备运行信号，并输入预先训练好的全局孤立森林模型中，获取设备运行信号在全局孤立森林模型中的路径长度；获取预先确定的归一化基准因子；根据路径长度和归一化基准因子确定当前设备运行信号的标准化异常分数，并滤除标准化异常分数超出一级过滤阈值的信号；对滤除后的信号，通过增量式孤立森林分类器进行健康度评估，输出当前健康度，并分别与预先设置的预警阈值和干预阈值比较，若低于预警阈值则生成预警工单，若低于干预阈值则生成强制维护工单，显著提升了工业设备预测性维护的可用性和经济性。