基于人工智能的变频器故障预测方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于人工智能的变频器故障预测方法。该方法包括以下步骤：首先，获取变频器的多个参数分别对应传感数据集，并从多个参数中选取目标参数，进而获取历史数据中目标参数对应的多个目标数据集；其次，构建并训练集成学习模型，通过该模型计算目标参数的每一目标数据集中任意两个数据组之间的相关度，并组合成目标数据集的相关阵列；然后，分析处理每一目标数据集对应的相关阵列，计算得到每一目标数据集的多个代表向量，基于这些代表向量构建空间特征模型；最后，采集目标参数在当前时间段内的实时数据集，计算得到实时代表向量，并将其输入空间特征模型，从而获取故障预测结果。该方法能够有效提高变频器故障预测的准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及故障预测，尤其涉及基于人工智能的变频器故障预测方法及系统。

技术介绍

1、变频器作为工业自动化、电力系统等领域的关键设备，其故障可能导致生产中断、设备损坏以及能源浪费等问题。现有技术在变频器故障预测方面存在不足，如检测效率低、准确性差，且难以处理复杂的故障模式。传统的故障预测方法多依赖人工经验或单一模型，难以适应变频器运行工况的多样性与复杂性，往往只能预测已知类型的故障，对未知或新型故障的泛化能力较弱。类似的现有技术有公开号为cn118551266a的中国专利，提出一种变频器的故障诊断方法，该方法包括：接收粉尘检测仪发送的变频器的粉尘浓度；利用训练好的数字孪生模型监测变频器的运行状态，以得到运行状态数据；将粉尘浓度和运行状态数据确定为监测数据；进而获得变频器的潜在故障数据、性能趋势数据以及剩余寿命数据；根据潜在故障数据、性能趋势数据和剩余寿命数据，建立变频器的故障树；采用因果推理法，从多个故障原因中筛选出造成潜在故障的主要故障原因，输出变频器的故障诊断报告。该方法用以达到提高故障诊断的准确率的效果。此外类似的现有技术还有公开号为cn1194751本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的变频器故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标参数对应的多个目标数据集的获取，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相关阵列的获取，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标数据集的代表向量的获取及所述空间特征模型的构建，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述实时代表向量输入所述空间特征模型，获取故障预测结果，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述实时数据集对应的所述实时代表向量输入所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的变频器故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标参数对应的多个目标数据集的获取，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相关阵列的获取，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标数据集的代表向量的获取及所述空间特征模型的构建，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述实时代表向量输入所述空间特征模型，获取故障预测结果，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵鑫，潘红伟，
申请(专利权)人：浙江赫茨电气有限公司，
类型：发明
国别省市：