摘要
本发明涉及故障预测技术领域,公开了一种制冷机组的故障预测方法,所述方法包括:采用趋势加权插值法及基于正弦函数的局部趋势修正填补缺失数据;构建多尺度扰动评分指标,量化变量在不同时间窗口的偏差,基于扰动评分构建非对称风险引导预测分布,实现异常波动的方向性区分和风险自适应调节;引入动态结构驱动状态更新单元,捕捉时间依赖与风险演化;设计联合优化目标函数,平衡预测拟合度与扰动敏感性;构建结构扰动感知输出融合模块,通过对称扰动变量映射提取非对称扰动特征,结合非互信息抑制注意力机制抑制冗余依赖,采用频偏滤波融合器动态校正周期误差;最终通过融合损失函数,实现对制冷机组故障的精准预测与鲁棒预警。
技术关键词
故障预测方法
制冷机组
数学模型
变量
加权插值法
状态更新
故障预测模型
注意力机制
位点
故障安全检测
数据
频率估计
动态
故障预测技术
高风险
多尺度
因子
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
图像特征数据
周期
防治系统
构建预测模型
构建训练集
五相永磁电机
电流控制器
故障诊断模块
开路故障诊断
响应面模型
院校投档线预测方法
残差模型
LSTM模型
ARIMA模型
误差向量
性能参数预测方法
多层感知机
递归神经网络模型
解码器
数据