基于数据采集的控制器故障预测方法

本申请提供了基于数据采集的控制器故障预测方法，涉及故障预测技术领域，包括：采集目标控制器中目标功率器件的目标采集样本，输入至多模态故障检测通道，得到初始故障样本；根据故障频度进行对多模态故障检测通道的自适应调整，获得动态故障检测通道；对初始故障样本进行故障关联分析，得到故障关联结构；基于动态故障检测通道对目标故障数据输入至故障关联结构进行关联故障预测，获得预测故障数据，对预测故障数据进行故障维护。通过本申请可以解决现有技术中存在由于依赖单一阈值故障检测方法，影响故障检测的准确性和全面性的技术问题，实现基于多任务学习和动态故障检测的智能故障诊断技术，达到提高故障检测准确性和全面性的技术效果。