一种工业互联网的自动化设备故障自检测方法

本发明属于自动化设备管理技术领域，公布了一种工业互联网的自动化设备故障自检测方法，包括以下步骤：S1，数据采集；S2，数据预处理；S3，特征提取；S4，故障诊断模型构建；S5，故障诊断；S6，故障诊断模型优化，本发明通过整合数据采集、预处理、特征提取、故障诊断模型构建、故障诊断及模型优化等关键环节，形成了一套完整的自动化故障检测与诊断体系，采集设备运行状态数据，经过预处理后，提取能够反映设备故障的特征参数，并构建故障诊断模型，能够准确诊断设备故障的发生时间、类别、位置及维修建议，同时通过持续优化机制不断提升诊断精度和效率，有效提升了工业互联网环境下自动化设备运行的稳定性和可靠性，降低了维护成本。