一种基于深度学习的振动筛异常检测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的振动筛异常检测系统，包括数据采集模块、异常检测模块和异常告警模块，所述数据采集模块用于收集设备的综合使用数据，实时收集设备的的实时运行参数，将设备的历史检测数据录入系统，所述异常检测模块用于处理并分析设备的历史检测数据，利用处理后的数据作为训练数据训练异常检测模型，分析异常检测模型的准确度，分析影响因子对预测结果的影响，根据分析结果对预测结果进行修正，分析异常参数特征，根据分析结果判断设备的故障原因，所述异常告警模块用于在设备出现异常时发出告警，所述数据采集模块、异常检测模块和异常告警模块相互电连接，本发明，具有准确性高和效率高的特点。