基于动态决策树的电厂设备多级故障诊断方法及系统

本发明涉及电力设备故障诊断技术领域，公开了基于动态决策树的电厂设备多级故障诊断方法及系统，包括步骤1，通过多传感器采集设备运行数据，对多源数据进行预处理；包括噪声滤除、离群点剔除和缺失值填补；步骤2，按照时域特征和频域特征提取特征值，基于C4.5算法构建状态决策树模型，并以信息增益率优化属性分裂点，以REP后剪枝策略优化泛化能力；步骤3，基于状态决策树模型监测电厂设备运行数据，根据监测数据对设备故障进行诊断和预测，根据监测结果输出故障等级并触发对应的分级响应。本发明提供了一种高精度、低误报、能有效区分故障等级、且具备动态自适应能力的燃料电厂设备故障诊断方法。