一种自适应规则约简专业智能器械故障诊断方法

本发明提供一种自适应规则约简专业智能器械故障诊断方法，本发明实现了模型对实时传感器数据的动态适应，紧密贴合实际故障诊断流程；并创新性地采用基于马氏距离的k‑means聚类方法进行规则约简，有效解决了规则爆炸问题，过滤掉数据扰动，同时考虑到各输入属性的重要性差异，极大地提升了诊断效率；经实际应用验证，该模型在智能器械故障诊断中展现了高度的准确性和实时性，实现了高效可靠的故障识别与处理，优化了智能设备的维护管理流程。