技术特征：
技术总结
本发明一种基于小样本的设备故障预测方法，包括：采集正常状态下和故障状态下的设备的电流信号，并对电流信号进行降噪处理，作为训练数据集；对所述经过降噪的训练集数据进行频域分析，提取特征向量；建立正常状态下的设备监测模型，利用正常状态下的设备监测模型预测设备在正常状态下所述特征向量的估计值；采集设备实际运行中的实测电流数据，并对实测电流数进行据降噪处理以及计算所述特征向量的实测值；计算所述特征向量的实测值和估计值之间的残差，并将所述残差与阈值实时进行比较，如果残差大于阈值，则输出故障预警信号。本发明方法可以准确地对直流设备进行故障的提前预测，而且建立监测模型所需要的样本易于获取，便于实际应用。
技术研发人员：夏阳;彭伟
受保护的技术使用者：浙江宇天科技股份有限公司
技术研发日：2018.06.06
技术公布日：2018.11.13