微机控制型交直流电源系统故障判断方法、系统和设备

摘要

本发明属于深度学习，预测技术领域，具体涉及了一种微机控制型交直流电源系统故障判断方法、系统和设备，旨在解决现有的故障分析方法，未能将部件之间的隐含联系计算在内，且无法注意到人工未发现的故障类型的问题。本发明包括：获取整个交直流电源系统各个部分的环境信息和运行参数，并将通过Apriori算法和卷积神经网络抽取各个参数和故障类型之间的关系，并对实施数据进行诊断得到判断结果，并针对判断结果推荐维护方案。本发明获取了各组件之间的隐含的关系，进而提高了故障分析的准确性，实现了自动添加仅依靠人工经验忽略掉的因素可能导致的故障，提高了故障分析的泛用性，并增加了可扩展性，可以发现新的故障并积极应对。