故障检测与分类

资 源 简 介

故障检测与分类

详 情 说 明

故障检测与分类是现代工业系统和设备维护中的核心技术，尤其在自动化程度高的场景中尤为重要。该技术通过实时监控设备状态数据，识别异常行为并进行分类，为预测性维护提供决策依据。

核心思路通常分为三个步骤：首先利用传感器采集振动、温度或电流等时序数据；然后通过统计分析或机器学习算法（如孤立森林、LSTM等）检测偏离正常模式的异常点；最后基于历史故障数据库，采用分类模型（如SVM、随机森林）判断故障类型，如机械磨损、电路短路等。

高级系统会引入半监督学习解决标注数据不足的问题，或结合知识图谱实现故障根因推理。该技术已从传统阈值检测发展到多传感器融合的智能诊断，大幅降低了工业场景中的意外停机风险。