【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于设备故障排查，具体为一种用于设备故障排查的检测系统及其检测方法。
技术介绍
1、一种用于设备故障排查的检测系统及其检测方法现有技术有以下几种内容：
2、专家系统：这是一种基于人工智能的方法，利用专家的知识和经验来构建故障诊断规则，通过逻辑推理来判断设备的故障类型和原因。
3、多元统计分析：这是一种基于数学统计的方法，利用主成分分析等技术来降低数据的维度然后通过马氏距离等指标来判断数据点是否为异常，从而识别设备的故障。
4、人工神经网络：这是一种基于机器学习的方法，利用自动编码器等深度学习模型来学习数据的特征表示，然后通过重构误差等指标来判断数据点是否为异常，从而识别设备的故障。
5、这些现有技术各有优缺点，但也存在一些共同的问题，例如:
6、数据质量和量的要求：这些方法都需要大量目高质量的数据来进行训练或建模，如果数据不足或存在噪声、缺失值等问题，会影响故障诊断的准确性和可靠性。
7、模型复杂度和可解释性的权衡：这些方法都涉及到复杂的算法或模型，如果模型过于简单，可能无法捕捉到数据中的故障特征，如果模型过于复杂，可能导致过拟合或难以理解模型的内部逻辑。
8、故障类型和原因的确定：这些方法都只能根据数据点是否为异常来判断设备是否存在故障，但不能直接给出故障的具体类型和原因，需要结合专家知识或其他辅助信息来进行进一步分析。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用于设备故障排查的检
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于设备故障排查的检测系统，包括数据采集模块、数据增强模块、迁移学习模块、集成学习模块、可解释性机器学习模块、分类器或展类器模块和因果推断模块，其特征在于：所述数据采集模块用于从设备中采集运行数据；所述数据增强模块用于对采集的数据进行变换、插值、噪声添加等操作，以增加数据的多样性，所述迁移学习模块用于利用其他领域或任务的预训练模型，以减少数据的需求和模型的训练时间；所述集成学习模块用于结合多个不同的模型或算法，以提高故障诊断的准确性和稳定性；所述可解释性机器学习模块用于使用可视化、注意力机制、对抗样本等手段，以揭示模型的内部逻辑和决策过程，所述分类器或聚类器模块用于对异常数据点进行标记或分组，以区分不同类型或原因的故障；所述因果推断模块用于建立数据之间的因果关系，以推断故障发生的根本原因和影响因素。
3、作为本专利技术进一步的技术方案，所述数据增强模块包括一个变换子模块、一个插值子模块和一个噪声添加子模块。
4、作为本专利技术进一步的技术方案，所述迁移学习模块包括一个预训练模型库和一个微调子模块。
5、作为本专利技术进一步的技术方案，所述集成学习模块包括一个基础学习器生成子模块和一个元学习器组合子模块。
6、作为本专利技术进一步的技术方案，所述可解释性机器学习模块包括一个可视化子模块、一个注意力机制子模块和一个对抗样本子模块。
7、作为本专利技术进一步的技术方案，所述分类器或聚举器模块包括一个监督学习子模块和一个非监督学习子模块。
8、作为本专利技术进一步的技术方案，所述因果推断模块包括一个因果图构建子模块和一个因果效应估计子模块。
9、作为本专利技术进一步的技术方案，所述数据采集模块、数据增强模块、迁移学习模块、集成学习模块、可解释性机器学习模块、分类器或聚举器模块和因果推断模块之间通过数据总线成网络接口进行数据传输和指令控制。
10、作为本专利技术进一步的技术方案，所述系统还包括一个用户交互界面，用于显示系统的运行状态、故障诊断结果、故障分析报告等信息，并接收用户的输入或反馈。
11、一种用于设备故障排查的检测方法，包括以下步骤：
12、s1、从设备中采集运行数据；
13、s2、对采集的数据进行数据增强操作；
14、s3、利用迁移学习技术进行模型训练或调整；
15、s4、利用集成学习技术进行故障诊断；
16、s5、利用可解释性机器学习技术进行故障分析；
17、s6、利用分类器或聚类器技术进行故障分类或聚类；
18、s7、利用因果推断技术进行故障原因推断。
19、本专利技术的有益效果如下：
20、1、本专利技术通过对数据质量和量的要求：利用数据增强的技术，通过对原始数据进行变换、插值、噪声添加等操作，来增加数据的多样性和鲁棒性，从而提高故障诊断的性能。另一种可能的方法是利用迁移学习的技术，通过利用其他领域或任务的预训练模型，来减少数据的需求和模型的训练时间，从而提高故障诊断的效率。
21、2、本专利技术通过对模型复杂度和可解释性的权衡：利用集成学习的技术，通过结合多个不同的模型或算法，来提高故障诊断的准确性和稳定性，同时利用可解释性机器学习的技术，通过使用可视化、注意力机制、对抗样本等手段，来揭示模型的内部逻辑和决策过程，从而提高故障诊断的可信度和可理解性。
22、3、本专利技术通过针对故障类型和原因的确定：利用分类器或聚类器的技术通过对异常数据点进行标记或分组，来区分不同类型或原因的故障；同时利用因果推断的技术，通过建立数据之间的因果关系，来推断故障发生的根本原因和影响因素。
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1.一种用于设备故障排查的检测系统，包括数据采集模块、数据增强模块、迁移学习模块、集成学习模块、可解释性机器学习模块、分类器或展类器模块和因果推断模块，其特征在于：所述数据采集模块用于从设备中采集运行数据；所述数据增强模块用于对采集的数据进行变换、插值、噪声添加等操作，以增加数据的多样性，所述迁移学习模块用于利用其他领域或任务的预训练模型，以减少数据的需求和模型的训练时间；所述集成学习模块用于结合多个不同的模型或算法，以提高故障诊断的准确性和稳定性；所述可解释性机器学习模块用于使用可视化、注意力机制、对抗样本等手段，以揭示模型的内部逻辑和决策过程，所述分类器或聚类器模块用于对异常数据点进行标记或分组，以区分不同类型或原因的故障；所述因果推断模块用于建立数据之间的因果关系，以推断故障发生的根本原因和影响因素。
2.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统，其特征在于：所述数据增强模块包括一个变换子模块、一个插值子模块和一个噪声添加子模块。
3.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统，其特征在于：所述迁移学习模块包括一个预训练模型库和一个
4.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统，其特征在于：所述集成学习模块包括一个基础学习器生成子模块和一个元学习器组合子模块。
5.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统，其特征在于：所述可解释性机器学习模块包括一个可视化子模块、一个注意力机制子模块和一个对抗样本子模块。
6.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统，其特征在于：所述分类器或聚举器模块包括一个监督学习子模块和一个非监督学习子模块。
7.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统，其特征在于：所述因果推断模块包括一个因果图构建子模块和一个因果效应估计子模块。
8.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统，其特征在于：所述数据采集模块、数据增强模块、迁移学习模块、集成学习模块、可解释性机器学习模块、分类器或聚举器模块和因果推断模块之间通过数据总线成网络接口进行数据传输和指令控制。
9.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统，其特征在于：所述系统还包括一个用户交互界面，用于显示系统的运行状态、故障诊断结果、故障分析报告等信息，并接收用户的输入或反馈。
10.一种用于设备故障排查的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种用于设备故障排查的检测系统，包括数据采集模块、数据增强模块、迁移学习模块、集成学习模块、可解释性机器学习模块、分类器或展类器模块和因果推断模块，其特征在于：所述数据采集模块用于从设备中采集运行数据；所述数据增强模块用于对采集的数据进行变换、插值、噪声添加等操作，以增加数据的多样性，所述迁移学习模块用于利用其他领域或任务的预训练模型，以减少数据的需求和模型的训练时间；所述集成学习模块用于结合多个不同的模型或算法，以提高故障诊断的准确性和稳定性；所述可解释性机器学习模块用于使用可视化、注意力机制、对抗样本等手段，以揭示模型的内部逻辑和决策过程，所述分类器或聚类器模块用于对异常数据点进行标记或分组，以区分不同类型或原因的故障；所述因果推断模块用于建立数据之间的因果关系，以推断故障发生的根本原因和影响因素。
2.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统，其特征在于：所述数据增强模块包括一个变换子模块、一个插值子模块和一个噪声添加子模块。
3.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统，其特征在于：所述迁移学习模块包括一个预训练模型库和一个微调子模块。
4.根据权利要求1所述的一种用于设备故障排查的检测系统...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵先明，向阳，林昀，
申请(专利权)人：北京红山信息科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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