我国工业发展迅速,对现代机械设备的规模、精度和复杂性的要求不断增加。如何使机械设备能够稳定且高效的运行,是各企业急需解决的问题。然而,随着运行时间的不断增加,零部件的性能也会逐渐下降,外界环境复杂多变性也会影响机械设备的运行状况,这些复杂因素的影响,导致机械设备发生故障具有不可避免和随机性。因此,在机械设备的有效寿命期内,故障诊断和预测能够为机械设备的平稳运行提供有力保障。在没有使用故障诊断和预测技术之前,工作人员只有在机械设备发生故障之后,才会对设备进行检查和维修。与此同时,一些关键零部件也不会得到定期维修,导致停机频率高。随着现代传感器技术的发展,基于状态的故障诊断与预测技术逐渐被企业使用,越来越受到各企业的青睐,它是一种效率更高的设备状态监测及预警技术。这种技术根据机械设备的特点,监测并积累设备运行时的状态信息,据此预报设备劣化趋势、预测设备故障,并根据设备运行的具体情况制定合理的维修措施。本文提出一种基于多参数关联规则算法的设备故障诊断与预测方法,对工业生产过程中机械设备产生的时序数据进行收集并分析。诊断设备故障时,首先,应用关联规则算法挖掘故障发生前参数变化率之间潜在的关联关系;其次,将挖掘出的参数变化率关联规则建立故障诊断关联规则库;最后,将设备运行过程中实时挖掘的变化率关联规则与关联规则库中的变化率关联规则进行匹配,从而监测设备的运行状态,实时诊断设备故障。预测设备故障时,首先,计算参数变化率挖掘故障发生前参数变化模式;其次,应用双重关联规则算法分别挖掘变化参数和不变参数的关联关系;然后,将双重关联规则挖掘出的参数关联关系与参数变化模式相结合,设定关键参数的阈值;最后,计算某一故障发生的概率以及故障预警时间,从而实现设备故障预测。