基于K-Means聚类的工业设备异常预警方法、装置及存储介质

本发明公开了本发明提供了一种基于K‑Means聚类的工业设备异常预警方法、装置及存储介质，涉及工业设备异常预警技术领域，包括：周期性采集工业设备润滑油液中的铁磁磨粒总数数量，并通过预设监测周期内采集到的工业设备润滑油液中的铁磁磨粒总数数量构建动态分析数据集；计算动态分析数据集中每相邻两个采集时间点的采集值之间的差值，得到差值数组；根据若干个预设的磨损状态等级基于K‑Means聚类算法对差值数组进行聚类分析；对若干个聚类中心按数值大小进行排序，计算两个相邻聚类中心的平均值，并将平均值设置为动态阈值；对比实时差值与动态阈值，得到异常预警结果。本发明提升了工业设备异常预测准确性和灵敏性。