1.一種基于數據集成平臺的煤機設備運維方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于數據集成平臺的煤機設備運維方法，其特征在于：所述實時采集并融合煤機設備的傳感器數據和外部數據包括引入基于加權平均濾波的智能過濾機制，通過對每個傳感器數據的歷史表現準確性和實時波動性進行評估，賦予不同權重，當處理多源數據時，分析不同傳感器的噪聲水平與誤差率，并根據相對穩定性設定初始權重，系統在數據采集的同時，自動檢測和記錄每個傳感器的實時數據波動，將誤差率或噪聲超過預設值的傳感器數據降低權重，優先選擇高權重數據進行融合，智能過濾機制表示為：
3.如權利要求2所述的基于數據集成平臺的煤機設備運維方法，其特征在于：所述實時采集并融合煤機設備的傳感器數據和外部數據還包括在數據融合過程中，設定一個時間窗，只允許時間窗內的數據進入融合模型，時間窗的長度由設備的運轉速度、數據采集頻率及維護需求綜合確定，時間窗篩選剔除超出時間范圍的舊數據，定期監測數據延遲情況，并根據實際延遲分布自動調整時間窗長度，時間窗模型表示為：
4.如權利要求3所述的基于數據集成平臺的煤機設備運維方法，其特征在于：所述對煤機設備進行異常檢測和故障預測包括深度學習故障預測模型，基于深度神經網絡，通過從多維傳感器數據中學習設備狀態的復雜關系，預測潛在故障情況，深度學習故障預測模型具有多層神經元結構，每一層神經元根據前一層的輸出結果做進一步分析，逐層提取識別數據中的深層次特征，在訓練時引入歷史數據，數據包括不同故障模式下的傳感器讀數及實際故障情況，使模型學會識別各種類型的異常情況，模型在運行時實時接受多維傳感器數據作為輸入，通過層層神經元的運算和權重調整，輸出故障發生概率值，深度學習故障預測模型表示為：
5.如權利要求4所述的基于數據集成平臺的煤機設備運維方法，其特征在于：所述對煤機設備進行異常檢測和故障預測還包括基于卡爾曼濾波的異常數據自適應更新，卡爾曼濾波通過將新數據與先前的狀態估計進行融合，優化當前設備狀態估計，每當新數據進入系統，卡爾曼濾波重新計算當前狀態的最優估計，使模型不斷適應動態變化的設備環境，異常數據自適應更新表示為：
6.如權利要求5所述的基于數據集成平臺的煤機設備運維方法，其特征在于：所述生成個性化運維策略并自動更新策略庫包括對設備的健康狀況、預計維護時間及備件需求進行分析，通過對比各個運維選項，選擇成本最低且效率最優的策略，生成運維策略時，評估各類運維活動的執行成本、設備備件價格及備件更換的必要性，結合設備當前狀態和歷史數據，確定備件是否需要更換或延后更換，運維策略的最小化成本表示為：
7.如權利要求6所述的基于數據集成平臺的煤機設備運維方法，其特征在于：所述生成個性化運維策略并自動更新策略庫還包括在設備維護完成后自動記錄維護效果，并根據數據更新運維策略庫，利用實際運維數據對策略庫進行調整，使系統不斷優化預測與運維方案，通過分析歷史數據和最新反饋，識別當前最優的維護方案，運維優化表示為：
8.一種采用如權利要求1～7任一所述的基于數據集成平臺的煤機設備運維方法的系統，其特征在于：包括采集融合模塊、故障預測模塊、運維策略模塊；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的基于數據集成平臺的煤機設備運維方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的基于數據集成平臺的煤機設備運維方法的步驟。