一种风机部件故障预警方法、系统和计算机设备与流程

1.一种风机部件故障预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的风机部件故障预警方法，其特征在于，获得训练好的高斯混合聚类模型包括：

3.根据权利要求2所述的风机部件故障预警方法，其特征在于，获得训练好的卷积神经网络模型包括：

4.根据权利要求3所述的风机部件故障预警方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型包括依次连接的输入层、第一卷积层、第一激活层、第一池化层、第二卷积层、第二激活层、第二池化层、第三卷积层、第三激活层、第三池化层、第四卷积层、第四激活层、第四池化层、第五卷积层、第五激活层、第五池化层、第六卷积层、第六激活层、第六池化层、全连接层和输出层。

5.根据权利要求3所述的风机部件故障预警方法，其特征在于，所述均方差损失函数的公式为：

6.根据权利要求1所述的风机部件故障预警方法，其特征在于，基于所述每个时刻风机部件关键测点的预测运行数据和实时运行数据计算每个时刻风机部件关键测点的差异，根据所述差异确定每个时刻风机部件关键测点的运行状态包括：

7.根据权利要求6所述的风机部件故障预警方法，其特征在于，设定残差阈值包括：

8.根据权利要求6所述的风机部件故障预警方法，其特征在于，基于所述每个时刻风机部件关键测点的运行状态，确定所述预设时间段内风机部件关键测点的故障状态，包括：

9.一种风机部件故障预警系统，用于实现权利要求1-8所述的方法，其特征在于，包括：

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8中任一项所述的风机部件故障预警方法的步骤。