【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断，更具体地说，本专利技术涉及一种矿用电路故障自诊断方法及系统。
技术介绍
1、随着矿业的发展和现代化程度的提升，矿用设备在采矿过程中发挥着至关重要的作用；然而，矿用设备在长时间使用过程中，可能会面临各种电路故障，这些故障不仅会导致设备停机，还会给生产造成严重的影响，甚至危及生产安全；因此，对矿用设备的电路故障进行及时、准确地诊断显得尤为重要。
2、传统的电路故障诊断方法主要依赖于人工检测和经验判断，存在着诊断速度慢、准确性不高的缺点；而随着人工智能技术的不断发展和应用，借助智能化的方法对矿用设备的电路故障进行自动化诊断成为了可能；然而，现有的自动化诊断系统在适应矿用环境、提高诊断准确性和速度方面仍然存在着一定的局限性。
3、当前，虽存在一些智能化的矿用设备电路故障诊断方法，例如授权公开号为cn113658414b的中国专利公开了一种矿场设备故障预警方法、装置、终端设备及存储介质，上述方法以及现有技术虽能矿用设备故障预警，但对上述方法以及现有技术进行研究和实际应用发现，上述方法以及现有技术至少...
【技术保护点】
1.一种矿用电路故障自诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的矿用电路故障自诊断方法，其特征在于，所述电路传感数据包括矿用设备内置电路的电流实测值、电压实测值和电阻实测值；所述电路影响数据包括内部影响数据和外部影响数据；所述内部影响数据包括矿用设备内置电路的电路温度实测值和电路振动实测值；所述外部影响数据包括矿用设备所处环境的环境温度实测值和环境湿度实测值。
3.根据权利要求2所述的矿用电路故障自诊断方法，其特征在于，所述匹配对应的预设第一机器学习模型和预设第二机器学习模型，包括：
4.根据权利要求3所述的矿用...
【技术特征摘要】
1.一种矿用电路故障自诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的矿用电路故障自诊断方法，其特征在于，所述电路传感数据包括矿用设备内置电路的电流实测值、电压实测值和电阻实测值；所述电路影响数据包括内部影响数据和外部影响数据；所述内部影响数据包括矿用设备内置电路的电路温度实测值和电路振动实测值；所述外部影响数据包括矿用设备所处环境的环境温度实测值和环境湿度实测值。
3.根据权利要求2所述的矿用电路故障自诊断方法，其特征在于，所述匹配对应的预设第一机器学习模型和预设第二机器学习模型，包括：
4.根据权利要求3所述的矿用电路故障自诊断方法，其特征在于，所述预设第一机器学习模型的生成逻辑如下：
5.根据权利要求4所述的矿用电路故障自诊断方法，其特征在于，所述电路实...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱凯，王华东，张娜娜，谢胜卓，刘波，
申请(专利权)人：山东海纳智能装备科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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