摘要
本申请涉及一种故障诊断方法、装置、设备、存储介质和程序产品。该方法包括:采集目标系统的历史过程数据,基于历史过程数据构建故障检测模型和故障子空间库,故障子空间库包括至少一个候选故障类型;基于故障检测模型计算目标系统的历史误差统计值,基于历史误差统计值计算故障阈值;获取待测样本,计算待测样本的当前误差统计值;在当前误差统计值不小于故障阈值的情况下,基于候选故障类型依次对待测样本进行重构,在重构后的样本的重构误差统计值小于故障阈值的情况下,将当前用于重构的候选故障类型确定为待测样本的故障类型。本方法能够适用于具有动态特性和非线性特性的目标系统,扩大了应用范围。
技术关键词
故障检测模型
误差统计
样本
故障诊断方法
重构误差
预测误差
数据
故障特征
变量
故障诊断装置
计算机程序产品
处理器
重构模块
计算机设备
无故障
可读存储介质
存储器
非线性
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数据分布
样本
加权平均法
异构数据系统
近红外煤质
定量分析模型
深度学习预测模型
近红外光谱仪
数据