火电厂辅机控制系统的远程诊断与维护系统及方法

本申请涉及故障诊断技术领域，其具体地公开了一种火电厂辅机控制系统的远程诊断与维护系统及方法，其首先实时采集电厂辅网空压机的点位数据，将其数据清洗后对数据中的各项参数进行基于局部时域的时间‑参数曲线拟合，并将每个局部时域下各项参数的时间‑参数曲线拼接为多维曲线图，接着，对各个多维曲线图进行特征提取以及基于时序上下文感知的显著性聚合，以挖掘出空压机多维参数的长期时序关联性和潜在故障特征，从而实现对火电厂辅机控制系统故障的精准预测。通过这种方式，能够综合考虑长时间跨度的多维参数时序信息，减少瞬时干扰和异常值对故障预测的影响，进一步提高故障预测的稳定性和准确性。