一种基于低秩自适应微调LoRA的自适应故障检测方法

本发明涉及一种基于低秩自适应微调LoRA的自适应故障检测方法，属于故障检测技术领域，解决了现有技术中故障检测的适应性弱、计算资源利用不足、模型调整效率低的问题。方法包括：采集故障数据并标注，标注信息包括故障类别、故障发生时间和故障严重程度，构建故障数据集，将故障数据集划分为训练集和验证集；基于故障数据集对模型进行M轮训练，在每一轮训练中，将样本输入至预构建的故障检测模型，输出预测结果；基于训练集中的每个样本的标注信息与对应的预测结果之间的误差计算损失函数值；基于损失函数值得到样本梯度信息，并更新故障检测模型参数；当损失函数值连续T轮下降幅度小于预设阈值时，停止训练，得到训练好的故障检测模型。