【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断，特别是涉及一种设备故障诊断方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在机械设备故障诊断中，振动信号分析是故障诊断的常用方式之一。在实际运行过程中，机械设备存在故障种类多、工况复杂、影响因素多的特点。为保证机械设备的运行稳定性并准确识别异常，可以基于振动信号进行异常检测。由于同一设备的工况在短时间内不会突然改变，因此可以考虑基于设备的历史正常数据识别此设备当前是否出现故障，但使用历史样本容易受样本数量影响，即当样本数量不足时可能无法完成识别或产生较大误差。
2、为此，本文提出一种基于自适应核回归和动态时间规整的振动信号异常检测方式，克服使用历史样本的不足并快速准确判断机械设备在运行过程中是否出现异常。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种设备故障诊断方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，在使用过程中能够在历史样本集中样本不足的情况下，实现对设备异常的快速准确识别。
2、为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了...
【技术保护点】
1.一种设备故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述从历史样本集中选择出与所述振动特征曲线相似度从高到低排序后的前N条历史样本曲线，包括：
3.根据权利要求1所述的设备故障诊断方法，其特征在于，在所述从历史样本集中选择出与所述振动特征曲线相似度从高到低排序后的前N条历史样本曲线之后，还包括：
4.根据权利要求3所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述基于N条所述历史样本曲线对所述振动特征曲线进行拟合，得到拟合残差，包括：
5.根据权利要求3所述的设备故障诊断方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种设备故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述从历史样本集中选择出与所述振动特征曲线相似度从高到低排序后的前n条历史样本曲线，包括：
3.根据权利要求1所述的设备故障诊断方法，其特征在于，在所述从历史样本集中选择出与所述振动特征曲线相似度从高到低排序后的前n条历史样本曲线之后，还包括：
4.根据权利要求3所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述基于n条所述历史样本曲线对所述振动特征曲线进行拟合，得到拟合残差，包括：
5.根据权利要求3所述的设备故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述振动特征曲线对...
【专利技术属性】
技术研发人员：李书杭，杨皓杰，闫国杨，孙丰诚，倪军，
申请(专利权)人：杭州安脉盛智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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