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　　专利摘要显示，本发明公开了一种阀门全生命周期性能监测与故障预判系统及方法；方法包括：通过采集多模态实时数据与全状态历史数据，经3σ准则清洗、离差标准化及PCA特征提取的预处理得到实时特征集合历史特征集；基于历史特征集，通过图卷积神经网络与自注意力机制融合算法构建模型，结合网格搜索与五折交叉验证优化参数，得到阀门故障预测模型；输入实时特征集输出运行状态及故障预测结果；利用InfluxDB与PostgreSQL双架构构建全生命周期数据库；基于欧氏距离判定特征差异度，超阈值时触发增量学习实现模型自适应更新；系统含多参数传感、数据预处理、模型训练六个模块。本发明实现多维度全景监测，提升故障预判精准度与泛化性，适配阀门全生命周期运维需求。