摘要
本发明公开了一种真空干泵在线实时异常检测方法,包括:步骤S1,获取真空干泵的单工况或者多工况特征数据;步骤S2,构建基于GCN‑GAN算法的真空干泵在线实时异常检测模型,并对其进行训练;步骤S3,将特征数据输入到训练完成的基于GCN‑GAN算法的真空干泵在线实时异常检测模型中,获取真空干泵的异常判定结果。还公开了一种电子设备和一种计算机可读存储介质。本发明充分考虑了真空干泵自身的历史数据,还考虑了上下时间相关性,提高了真空干泵异常检测模型的准确度和适用性。
技术关键词
异常检测方法
干泵
真空
宕机
在线
上泵
噪声数据
下泵
样本
皮尔逊相关系数
生成对抗网络
工况特征
异常数据
算法
空间结构信息
随机噪声
标签
电子设备
系统为您推荐了相关专利信息
真空吸盘机构
变距机构
移动块
真空发生器
管路机构
体数据生成方法
多模态
策略
强化学习算法
编码器