一种基于敏感度分析的故障特征提取方法

本发明涉及一种基于敏感度分析的故障特征提取方法，分为离线训练阶段和在线检测阶段，离线训练阶段的步骤为：步骤1：正常数据准备，收集机械设备正常状态下所有特征的时间序列数据样本，特征值数量为N，正常数据样本量为M1；步骤2：异常检测模型构建，基于半监督学习方法训练自编码器模型；在线检测阶段的步骤为：步骤3：异常检测数据积累；步骤:4：归一化处理；步骤5：故障特征选择；步骤6：故障特征评估。本发明提出的一种基于敏感度分析的故障特征提取方法，能帮助工程师自动从大量的数据特征中筛选对故障敏感度高的有效特征，进而有助于人工进行数据分析。