基于人工智能的设备故障诊断方法、设备及介质

本申请提供了一种基于人工智能的设备故障诊断方法、设备及介质，根据本申请的方法包括：获取设备运行过程中的各类数据，并对数据进行预处理；根据设备类型和故障诊断需求，采用预设的人工智能算法构建故障诊断模型；利用历史故障数据和正常运行数据对构建的模型进行训练，包括正向学习和负向学习，通过Bootstrap重抽样法生成训练子集进行训练，调整模型参数以提高诊断准确率；将实时采集的设备数据输入训练好的模型，获取故障诊断标识或结果，判断设备是否存在故障以及故障类型。本申请提供的技术方案可以有效提升设备故障诊断的准确性、及时性和智能化水平，为设备的稳定运行提供坚实保障。