一种压缩机故障实时检测及预警方法和系统

本发明公开了一种压缩机故障实时检测及预警方法和系统，所述方法包括通过获取压缩机运行数据，对数据进行预处理包括分解和特征提取，利用K折交叉验证划分数据集，并采用改进开普勒优化算法KOA对TimeMixer模型和梯度决策提升树模型进行训练；当输出训练好的模型后，在线预警部分实时采集数据进行故障预测，并根据预测结果进行分级预警；同时以准确率作为预测结果的性能指标，当准确率下降超过阈值，重新进行模型训练并更新数据库，可以有效解决设备老化及工况改变导致的运行数据概念漂移问题。本发明通过离线模型和在线预警的有机结合，协同运作，形成闭环管理；采用加权预测函数协同构建KOA的适应度函数，有助于减少过拟合的风险，有效提高预测精度。