基于K-means聚类分析自动识别设备缺陷的系统及方法

本发明公开了基于K‑means聚类分析自动识别设备缺陷的系统，具体涉及自动检测领域，包括数据采集模块、数据处理模块、特征提取与选择模块、执行K‑means聚类模块、缺陷识别模块、结果输出与应用模块；本发明，数据采集模块负责收集设备在正常运行期间生成的各种传感器数据；其次，数据处理模块对采集到的原始数据进行预处理；接着，特征提取与选择模块根据设备的具体类型和运行特点，从处理过的数据中提取出能够代表设备状态的关键特征，执行K‑means聚类模块确定了聚类数K，确定最佳的聚类数量，以便将数据分组分析与已知设备正常运行状态相异的聚类群，并查询表征设备的异常和缺陷状态。