一种基于节点-因果推理网络的风机齿轮箱工况异常辨识方法

本发明公开了一种基于节点‑因果推理网络的风机齿轮箱工况异常辨识方法，属于工况异常辨识技术领域。方法包括以下步骤：S1：获取风机齿轮箱故障数据的原始时间序列，对原始时间序列进行分割，得到时间序列数据切片，并对所述时间序列数据切片进行故障标注；S2：对所述时间序列数据切片进行分解，得到数据块分量；S3：基于所述数据块分量生成故障特征耦合图谱；S4：将所述故障特征耦合图谱和故障标注输入至支持向量机，得到工况异常辨识结果。本发明在风机齿轮箱故障数据集上的表现优于传统的方法，能够很好的解决风机齿轮箱工况异常辨识问题，并且在标准时间序列分类数据集上表现出很好的稳定性。