摘要
本发明属于故障诊断领域,公开了一种故障诊断的方法、装置及电子设备,所述方法包括获取第一特征数据组,利用预设的SPOT算法根据第一特征数据组计算对应的第一特征阈值;利用预训练的支持向量机模型基于第一特征阈值对每个第一特征数据进行分类,并根据分类结果确定每个设备的故障类别。本发明通过比较不同设备在相同工况下的表现,能够更客观地识别出异常行为,减少了单一设备数据可能带来的误判风险,提高了诊断准确性。同时,通过横向对比不依赖于特定设备的特性,阈值可以根据实际数据动态调整,使得诊断系统能够适应不同设备和环境的变化,可以广泛应用于不同的设备和系统,提高了故障诊断方法的普适性。
技术关键词
支持向量机模型
数据
故障类别
物理
故障诊断方法
算法
电子设备
参数
工况
诊断系统
定义
处理器
可读存储介质
指令
存储器
模块
松弛
变量
计算机
因子
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历史维修数据
线性回归模型
随机森林模型
子模块
展示方法
分析评估方法
评估指标体系
评估准则
多层结构
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电子交易系统
贩卖机
库存计划
子模块
物流路径规划
DDR控制器
控制器系统
数据校正
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高速数据处理设备