工业互联网故障增量学习方法、装置、设备及介质

本发明提供一种工业互联网故障增量学习方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取待测设备的网络故障信息和工况信息；将网络故障信息和工况信息输入到故障诊断模型中，得到由故障诊断模型输出的网络故障类型。故障诊断模型为在确定存在新的网络故障类型时，对旧样本数据和新样本数据进行预设数量的增量处理后，根据增量后的旧样本数据和新样本数据进行模型优化得到的模型。本发明能够提高在故障类型出现增多或原有故障类型出现分布漂移的场景下的网络故障诊断精确度。