一种基于非平衡学习的面向多工况的设备故障诊断方法

本发明公开了一种基于非平衡学习的面向多工况的设备故障诊断方法，包括以下步骤：多个传感器采集设备在不同工况下的运行数据，对采集的原始运行数据进行预处理、特征提取和特征选择，得到特征集；采用非平衡学习技术和代价敏感学习算法处理特征集，得到平衡数据集；构建基于学习的多工况故障诊断模型，在模型训练过程中，根据平衡数据集，采用交叉验证和网格搜索相结合的方法来优化模型参数；部署训练得到的多工况故障诊断模型，进行设备故障的在线诊断，并通过持续学习机制不断更新优化模型。本发明通过将非平衡学习技术应用于多工况故障诊断中，可以显著提升诊断的准确性和鲁棒性，实现设备健康状态的实时监测和预测性维护。