[发明专利]一种基于神经网络的设备状态实时监测与异常探测方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的设备状态实时监测与异常探测方法包括以下步骤：步骤1，离线基准工况重构模型训练，进一步包括：步骤101，数据收集，选取正常运行阶段的数据作为基准运行工况数据；步骤102，对收集的原始数据进行加工；步骤103，将处理后的数据分为两个子集；步骤104，将训练得到的重构模型应用于测试集，得到模型预测值与实际工况观测值残差的分布；步骤105，计算测试集残差分布的均值μ*、方差σ*2、90％分位点δ*统计量；步骤2，在线实时状态监测与异常探测进行信息融合，得到单一部件实时运行状态的健康度指标HI。