2025创新杯大数据挑战赛A题完整论文：智慧工厂工业设备传感器数据分析，完整内容见文末名片

                                                       摘要

本文针对工业5.0背景下智慧工厂机床设备的预测性维护问题，基于传感器数据、维护记录和设备属性等多模态特征，构建了两个核心模型：一是基于多模态注意力融合的7天内故障预测模型，二是物理引导的时序融合Transformer（PGL-TFT）剩余使用寿命预测模型，分别解决二分类和连续值回归问题，为工业设备的预测性维护提供决策支持。

针对问题一，需基于机器类型、运行小时数、传感器数据、维护记录及错误编码等特征，构建二分类模型预测机床设备7天内是否发生故障，并输出准确率、召回率、F1值及前5个重要特征。该问题核心在于处理异构特征融合、类别不平衡（故障样本占比约5%）及小样本学习（故障样本稀缺）。首先通过特征工程提取振动峭度、能量熵等动态时序特征，基于工业预训练BERT（IND-BERT）编码错误编码文本特征，嵌入机器类型等静态特征；然后构建多模态注意力融合模型，利用迁移学习复用问题二预训练的正常退化基线，通过动态时间衰减掩码提升故障前兆时效性权重，采用Focal Loss解决类别不平衡；最后经训练优化，测试集准确率达0.92，召回率0.93，F1值0.79，前5重要特征为振动峭度、错误编码语义向量、温度均值差、运行小时数归一化值及维护历史次数。

针对问题二，需在不使用7天内故障预测标签的情况下，基于运行小时数、传感器数据、维护记录等特征，构建回归模型预测设备剩余使用寿命（RUL），输出均方误差（MSE）和决定系数（R²）并分析特征重要性。该问题关键在于建模长期时序依赖、设备异质性及物理一致性。通过提取滑动窗口统计量（均值、标准差、退化斜率）和物理特征（累积损伤度、振动能量）处理动态时序数据，嵌入机器类型等静态特征；构建PGL-TFT模型，采用自监督预训练（热传导约束和可靠性退化任务）挖掘无标签数据中的物理规律，通过门控融合层动态平衡静态与动态特征；最终测试集MSE=42.6，R²=0.91，特征重要性显示振动能量、温度均值、运行小时数、维护次数及设备类型对RUL影响最大。

最后，对模型进行综合评价。优点在于多模态融合捕捉复杂故障前兆、物理引导确保预测符合退化规律、迁移学习提升小样本效率；局限性包括对极端罕见故障类型泛化能力不足、依赖高质量传感器数据。改进方向可引入实时数据流在线学习、融合设备CAD图纸等先验知识。模型可推广至风电、航空等工业设备预测性维护场景，助力工业5.0的智能化升级。

关键词：预测性维护；故障预测；剩余使用寿命；多模态融合；时序融合Transformer；工业5.0