一种基于人工智能的设备异常诊断方法、系统及程序产品

本发明属于故障诊断技术领域，具体公开了一种基于人工智能的设备异常诊断方法、系统及程序产品，通过将当前巡检记录数据按巡检数据类型编号与对应的历史正常巡检数据组进行合并，得到待分析巡检数据组，然后对待分析巡检数据组进行数组特征集提取，将提取的数组特征集输入KNN模型中进行二分类预测，得到数据异常分类结果，并在各分类结果中存在异常标签时，利用各巡检数据类型编号及数据异常分类结果组成特征矩阵，最后将特征矩阵输入故障分类诊断模型中进行故障诊断，得到目标设备的故障分类结果。本发明可以实现智能化的设备巡检数据分析，快速、准确地诊断出设备的故障类型，有效提升设备的异常诊断效率，保证设备异常诊断的可靠性。