一种基于多模型投票的时序故障检测方法及系统

本发明涉及了故障检测技术领域，具体涉及了一种基于多模型投票的时序故障检测方法及系统，方法包括：获取目标设备在运行过程中产生的设定时间段的多测点序列数据，所述序列数据包含按时间步长划分的连续时间点；将预处理后的时间序列数据输入至多个不同的深度学习时间序列异常检测模型，每个模型独立输出各时间点的异常检测结果；对每个时间点的异常检测结果进行多模型投票统计，利用硬投票机制确定出不同时间点对应的异常检测结果，并统计各测点所有时间点的投票结果，生成全局故障检测报告。通过模型多样性有效降低漏检率。最终生成包含异常时间分布、模型一致性分析、故障定位热力图的综合报告。