基于分布混淆的实时故障检测方法

本发明公开了一种基于分布混淆的实时故障检测方法，专注于解决在线学习在实时故障检测方面的应用问题，设计了一种基于分布混淆的故障检测在线学习框架，该框架能够在较低的标注成本下检测故障，并显著提高了学习算法的效率和准确性。首先，利用离线收集的数据集对模型进行初始化。在在线阶段，当新的数据块到达时，首先利用模型对样本的预测置信度矩阵进行故障检测，然后通过增量更新算法实现模型的实时更新。本发明的方法具有较低计算复杂度和较快训练速度，确保在线阶段模型更新的快速性和故障检测的实时性。