一种基于人工智能的电机异常检测方法与系统

本发明涉及电机检测技术领域，具体为一种基于人工智能的电机异常检测方法与系统，所述方法通过传感器采集电机运行的信号数据建立数据集；通过变分模式提取获取预处理后的数据集的初步模态分量；通过深度残差网络提取各初步模态分量的残差特征得到增强模态分量；对增强模态分量进行稀疏收缩重新代入目标函数，输出迭代更新后的模态分量集合；构建电机异常检测模型，基于训练集对电机异常检测模型进行训练；通过电机异常检测模型对工业控制系统中电机运行的不同类别的攻击进行检测分类。将变分模式提取和深度残差网络相结合，更准确地提取出电机运行状态中的微小变化，提高电机异常检测模型的精度，实现了对不同类型的攻击进行分类。