基于非监督机器学习算法的状态分析方法及其应用模块

摘要

本发明公开了一种基于非监督机器学习算法的状态分析方法，包括以下步骤：1、对远端模块进行编号；2、对远端模块的输出信号进行采集；3、对采集到的远端模块的输出信号进行整理，建立样本点集合，并将所采集的远端模块的输出信号与样本点集合中的点一一对应；4、将样本点集合中的点代入非监督机器学习算法，以判定远端模块的工作状态。本发明还公开了一种实现所述基于非监督机器学习算法的状态分析方法的应用模块，包括：能量管理装置、模拟信号采集装置和数字信号处理装置。具有解决了正向和反向的样本无法获取的问题，弥补了无法采用有监督机器学习算法进行故障建模和工作状态预判的不足等优点。