基于对抗学习策略的机械装备运行状态异常检测系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于对抗学习策略的机械装备运行状态异常检测系统和方法。本发明由加速度传感器采集机械装备的加速度时间序列样本，利用对抗学习的策略学习加速度时间序列的实时空间分布和潜在空间分布，自动提取加速度时间序列样本的特征量来构建机械装备的异常检测指标，通过和设定的阈值进行比较预判机械装备当前是否发生异常。本发明构建出来的异常检测指标能够更加直观、及时地识别机械设备的异常情况，这对于机械装备视情维护、安全生产具有重大意义。