1.一种基于数字化的石油化工设备故障预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1.在石化生产线末端检测产物的质量参数，检测结果作为第一数据集，记录各石化设备的工作参数，记录结果作为第二数据集；

步骤S2.构建第一数据集与第二数据集之间的映射关系，以第一数据集中的元素作为输出向量，第二数据集中的元素作为状态向量，解出系数矩阵后，构建石化生产线的状态方程；

步骤S3.把第二数据集中的元素作为样本，利用概率估计方法，对各工作参数的概率分布进行估算，将各工作参数的概率分布函数作为激励输入状态方程，得到产物质量分布函数；

步骤S4.持续监测产物的质量参数，将监测到的质量参数以输出向量的形式代入产物质量分布函数，得到产物各项质量参数的发生率，在单项发生率低于阈值时进行设备故障申报，转到步骤S5；

步骤S5.以步骤S2中的状态向量构建状态空间，根据设备故障时的各项工作参数与状态向量中的对应元素替换，得到验证向量，计算验证向量在状态空间中的映射向量，将映射向量与验证向量的夹角作为对应工作参数的故障风险输出。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字化的石油化工设备故障预测方法，其特征在于：步骤S1包括：

步骤S11.在石化设备正常工作过程中，每隔固定的检测时长检测一次产物的质量参数，直到检测次数到达预设值n，所述质量参数包括：产量、分馏温度、纯度和含碳比例；

步骤S12.在第一次检测对产物进行检测的t0时长之前，每隔相同的检测时长记录一次石化设备的所有工作参数，直到记录次数达到n次，其中t0为预设的生产时延，预设值n需不小于工作参数的数量；

步骤S13.将产物质量参数的检测结果作为第一数据集，石化设备工作参数的记录结果作为第二数据集，将第一数据集和第二数据集存入数据库。

3.根据权利要求2所述的一种基于数字化的石油化工设备故障预测方法，其特征在于：步骤S2包括：

步骤S21.对第一数据集和第二数据集中相同次数编号的数据建立映射关系，将第二数据集中的各元素化为状态向量形式，得到集合{X1 ,X2 ,… ,Xn}，其中，Xn代表第n次检测时设备的状态向量，m代表设备工作参数的数量， 代表第n次检测中设备的第m个工作参数，T为转置符号；

步骤S22.把第一数据集中的元素转化为输出向量，转化结果为集合{Y1,Y2,…,Yn}，其中 ，Yn代表第n次检测时产物的输出向量，c代表质量参数检测项目的数量， 代表第n次检测时产物第c个检测项目的检测结果；

步骤S23.根据状态向量与输出向量间的映射关系得到以下方程：；

其中，A1、A2、…Am分别为第1至m个工作参数的系数矩阵，解状态方程，得到A1、A2、…Am的值；

步骤S24.输出石化设备生产的状态方程，所述状态方程表达为：Y=A1·x1+A2·x2+…+Am·xm，其中Y为状态输出向量，x1、x2、…、xm分别代表设备第1、2、…、m个工作参数带来的激励。

4.根据权利要求3所述的一种基于数字化的石油化工设备故障预测方法，其特征在于：步骤S3包括：

步骤S31.将第二数据集作为样本，利用概率估计方法对各工作参数的概率分布进行估算： ；

其中，Fr(x)代表第r个设备工作参数对应的概率分布函数，t代表检测时长，r代表工作参数编号，r∈{1，2，…，m}，遍历r的所有取值，得到所有工作参数的概率分布函数；

步骤S32.将各工作参数的概率分布函数代入状态方程，得到产物质量分布函数Y(x)，所述Y(x)=A1·F1(x)+A2·F2(x)+…+An·Fm(x)；

步骤S4包括：

步骤S41.石化设备继续工作后，继续检测产物的质量参数，将检测到的质量参数以输T出向量的形式记作YU，所述YU=[YU1,YU2,…,YUc]，其中YUc代表第c项质量参数检测项目的检测值，将YU代入产物质量分布函数，得到产物各项质量参数的发生率集合{P1,P2,…,Pc}，其中Pc代表第c 项质量参数检测项目的质量参数的发生率；

步骤S42.在集合{P1,P2,…,Pc}中的元素有一项小于预设值P0时，判断石化设备生产存在异常，对设备进行故障申报，并转到步骤S5。

5.根据权利要求4所述的一种基于数字化的石油化工设备故障预测方法，其特征在于：步骤S5包括：

步骤S51.读取最后一次产品质量检测前t0时刻设备的各项工作参数，以向量形式表示T为[v1,v2,…,vu,…,vm]，其中vu代表读取到的第u项工作参数；

步骤S52.获取步骤S2中的全部状态向量，以X1,X2,…,Xn为基底构建n维坐标系，得到状态空间；

步骤S53.依次用步骤S51中读取的工作参数与状态向量Xn中的对应参数进行替换，得到各工作参数的验证向量{H1,H2,…,Hu,…,Hm}，其中Hu代表第u项工作参数对应的验证向量，且满足 ；

步骤S54.将验证向量Hu在状态空间中进行映射变换，得到映射向量hu，计算验证向量Hu与映射向量hu的夹角e，将e作为第m项工作参数的故障风险输出；

步骤S55.按照故障风险降序排列设备的所有工作参数，并在各项工作参数后列出工作参数对应的设备部件，将排列结果发送到检修部门。