摘要
本发明具体公开了一种用于卷烟综合测试台健康状态的评估方法,包括:获取卷烟综合测试台的故障类型,并进行故障类型分析,以得到设备自身退化及故障的影响因素;对设备自身退化及故障的影响因素进行故障影响因素分析,并进行数值化影响因素;对卷烟综合测试台进行故障数据采集及处理,并对设备故障结构化数据,进而通过生成模型GAN网络进行故障数据扩充;构建DNN深度神经网络,并利用扩充后的故障数据进行训练,进而通过所述DNN深度神经网络对卷烟综合测试台进行故障概率评估。本发明能提高卷烟综合测试台健康评估的便捷性和准确性。