基于凸包和CNN-LSTM的提升系统故障诊断方法

本发明涉及一种基于凸包和CNN‑LSTM神经网络的提升机多元数据协同诊断方法。针对提升机系统的异常检测与诊断，本方法首先提出利用皮尔逊相关性分析技术对系统各参数展开皮尔逊关联性分析，进而筛选出皮尔逊相关度高的参数组合进行多维协同分析，以实现异常状态的有效检测与分析；其次，针对非连续性参数如转矩、转速等，采用凸包算法对异常状态进行实时监测与诊断；对于连续性参数如定子绕组温度，则借助卷积神经网络‑长短期记忆作为预测模型，用于预测潜在异常情况。