公开(公告)号：CN117932378A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202311752024.8

申请日：2023-12-19

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 王国强 ,  刘奕彤 ,  代智勇 ,  殷志祥 ,  刘思宇

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/243 ,  G06Q10/20

Abstract: 本发明公开了一种基于特征筛选和自适应参数聚类的工业设备故障预测方法，以运行状态变量表征设备运行的正常状态或者故障状态，采集运行状态变量和影响运行状态变量的多个特征变量的历史数据，利用距离相关系数和主成分分析方法对所有的特征变量进行筛选，获取对运行状态变量影响度高的特征变量；利用自适应参数聚类模型对筛选出特征变量对应的历史数据分别进行分类，并结合专家系统，划分异常簇和正常簇，再以此分类结果，更新运行状态变量对应的历史数据；以运行状态变量更新后的历史数据、筛选出特征变量对应异常簇和正常簇的历史数据对随机森林模型进行训练，并利用训练好的随机森林模型对新的设备运行数据进行故障预测。