一种基于趋势和振幅一致性融合的工业过程故障分类方法

本发明提供一种基于趋势和振幅一致性融合的工业过程故障分类方法及装置，涉及工业过程故障诊断技术领域。该方法包括：基于滑动窗口方法以及Z‑score标准化算法，对历史生产数据进行预处理，获得训练数据；根据训练数据，对数据增强模型进行数据增强，获得优化数据增强模型以及第二增强数据；基于最小冗余最大相关性分析方法，对第二增强数据进行冗余数据消除，获得优化数据；使用优化数据，对故障分类模型进行训练，获得优化故障分类模型；根据实际生产数据，通过优化数据增强模型以及优化故障分类模型进行故障分类预测，获得实际故障分类结果。本发明是一种针对非线性工业流程微小故障的高效且准确的工业过程故障分类方法。