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本发明提供一种系统故障的预警方法、装置、设备及计算机可读存储介质，即根据预设的时间单位，获取目标系统在当前时间单位的当前待监控参数；获取预设监控模型中的标准参数，并根据所述标准参数判断所述当前待监控参数是否存在异常参数；若判定所述当前待监控参数存在所述异常参数，则根据所述当前待监控参数中的异常参数以及所述标准参数生成预警消息，并上报所述预警消息。本发明可将系统的核心指标数据设置为待监控参数，根据预设时间单位对核心监控数据进行实时监控，以便能够及时检测发生异常的核心监控数据，从而对即将发生异常的系统数据进行预警，实现在异常即将发生时进行提前预警，提升系统工作效率。

本发明涉及属于雷达系统故障预测技术领域，具体是涉及一种基于BP神经网络模型的故障预测方法及预测系统。该故障预测方法包括向BP神经网络模型输入收发组件的状态参数的归一化样本数据，计算状态参数的预测值，将所述状态参数的预测值与其参考值作比较分析，输出故障预测结果。采用BP神经网络模型预测数字收发组件的状态参数，能够在已有的样本数据的基础上预测出下一时刻的状态参数值，得出故障预测结果，方便快捷，能够使维修人员根据故障预测结果及时获知数字收发组件的工作状态，为实现组件的预测性维修提供支撑，提高雷达系统的可靠性。