基于物理信息神经网络模型的故障检测方法、装置、设备及介质

本申请涉及机械故障诊断技术领域，具体提供一种基于物理信息神经网络模型的故障检测方法、装置、设备及介质，本申请的方法包括：获取目标设备的外力及其预设时间段内各时间点的实际位移及其至少一个目标零件预设时间段内各时间点的实际检测参数，基于外力和各实际检测参数，利用第一检测模型获得各时间点的第一预测位移，基于外力和各时间点对应的实际位移，利用第二检测模型获得各时间点的第二预测位移和预测检测参数，若各时间点的第二预测位移与第一预测位移的任一位移差超过预设安全位移值范围和/或若各时间点的预测检测参数与实际检测参数的任一参数差超过预设安全参数差范围，则目标设备存在故障。通过上述方法，提升了故障检测的准确性。