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摘要：本发明提供一种真空泵的故障监测方法及系统，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：根据真空泵参数，对真空泵故障数据中的失效模式进行分析，以计算各功能模块发生故障的频率和严重性指数；根据各功能模块发生故障的频率和严重性指数，确定各功能模块的失效风险指数；根据失效风险指数，计算每个功能模块分别对应的权重；对每个功能模块的失效风险指数进行分析，以确定真空泵故障模块；根据真空泵故障模块，分析其历史失效风险指数和运行日志，以确定真空泵故障的原因；根据真空泵故障的原因，确定最终导致真空泵故障的排查路径。本发明可以实时监测真空泵的运行状态，及时发现并处理故障，还可以提高故障排查的准确性和效率。

主权项：1.一种真空泵的故障监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取真空泵故障数据，并对真空泵故障数据进行特征提取，以提取出真空泵参数；根据真空泵参数，对真空泵故障数据中的失效模式进行分析，以计算各功能模块发生故障的频率和严重性指数；根据各功能模块发生故障的频率和严重性指数，确定各功能模块的失效风险指数；根据失效风险指数，计算每个功能模块分别对应的权重；对每个功能模块的失效风险指数进行分析，以确定真空泵故障模块；根据真空泵故障模块，分析其历史失效风险指数和运行日志，以确定真空泵故障的原因；根据真空泵故障的原因，确定最终导致真空泵故障的排查路径；获取真空泵故障数据，并对真空泵故障数据进行特征提取，以提取出与真空泵参数，包括：获取真空泵的真空泵故障数据；对真空泵故障数据进行预处理，以得到预处理数据；根据预处理数据，确定聚类数量k，并随机确定k个数据点作为初始聚类中心；计算每个数据点与各个聚类中心之间的距离，并将数据点分配到对应的聚类中心，对于每个聚类，计算其内部所有数据点的平均值，并将平均值设为新的聚类中心；重复步骤，直到达到预设的迭代次数，以得到聚类分析结果；根据聚类分析结果，分析每个聚类中的数据，提取与真空泵故障相关的真空泵参数，真空泵参数包括温度、压力和振动频率；对真空泵故障数据进行预处理，以得到预处理数据，包括：通过傅里叶变换确定小波变换的层数；根据小波变换的层数，将真空泵故障数据与小波基函数进行卷积操作，得到一系列的小波系数，重复进行小波变换，直到达到小波变换的层数，每次迭代均会产生新的近似系数和细节系数；对所有得到的新的近似系数和细节系数进行阈值处理，以得到处理后小波系数；对处理后小波系数进行小波重构，以得到去噪后信号；根据去噪后信号的原始数值，将其按比例转换为目标范围内的数值，以得到预处理数据；根据真空泵参数，对真空泵故障数据中的失效模式进行分析，以计算各功能模块发生故障的频率和严重性指数，包括：根据真空泵故障数据，对失效模式进行分类，以将设备划分为不同的功能模块；对每个功能模块，确定在真空泵故障数据中发生故障的次数，以及计算每个功能模块的故障频率；根据每个功能模块的故障频率，通过计算对应的严重性指数，其中，是严重性指数，是故障频率，是停机时间；是维修成本；是故障恢复时间；是故障发生的概率；是最大可接受停机时间；是最大可接受维修成本；是最大可接受故障恢复时间；是最大可接受故障发生概率；根据各功能模块发生故障的频率和严重性指数，确定各功能模块的失效风险指数，包括：根据各功能模块发生故障的频率和严重性指数，通过计算各功能模块的失效风险指数，其中，是失效风险指数；是第i个影响因素的权重系数；是第i个影响因素的值；n是影响因素的数量，求和符号表示对从i＝1到i＝n的所有项进行求和，i是索引；根据失效风险指数，计算每个功能模块分别对应的权重，包括：根据失效风险指数，通过计算每个功能模块分别对应的权重，其中，表示第j个功能模块的权重；表示第j个功能模块的失效风险指数；表示第j个功能模块的关键性系数；表示第j个功能模块的使用频率系数；表示功能模块的总数；表示所有功能模块经过调整的失效风险指数的总和，j和都是索引变量；求和符号表示从1变化到，对所有功能模块的调整失效风险指数进行累加。

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