[发明专利]故障的检测方法及装置、存储介质和电子装置

权利要求书

1.一种故障的检测方法，其特征在于，包括：

获取用于对回归模型进行训练的第一样本数据，其中，所述第一样本数据的时长为预设时长，所述第一样本数据为正常数据；

将所述预设时长的最后一秒作为所述回归模型的标签，并从在所述预设时长内所述标签之前的第一样本数据中提取用于训练所述回归模型；

将待验证的数据输出到已训练的回归模型中，在所述已训练的回归模型输出的均方误差大于预设阈值的情况下，确定所述待验证的数据为故障数据；

所述方法还包括：

对第二样本数据中预设时长内的所有数据进行特征提取，所述第二样本数据是通过所述回归模型检测出的故障数据和正常数据；

将提取的结果对分类模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用于对回归模型进行训练的第一样本数据，包括：

在数据冷启动阶段，获取用于对回归模型进行训练的第一样本数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述回归模型为有监督的回归模型。

4.一种故障的检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用于对回归模型进行训练的第一样本数据，其中，所述第一样本数据的时长为预设时长，所述第一样本数据为正常数据；

处理模块，用于将所述预设时长的最后一秒作为所述回归模型的标签，并从在所述预设时长内所述标签之前的第一样本数据中提取用于训练所述回归模型；

确定模块，用于将待验证的数据输出到已训练的回归模型中，在所述已训练的回归模型输出的均方误差大于预设阈值的情况下，确定所述待验证的数据为故障数据；

所述装置还包括：

提取模块，用于对第二样本数据中预设时长内的所有数据进行特征提取，所述第二样本数据是通过所述回归模型检测出的故障数据和正常数据；

训练模块，用于将提取的结果对分类模型进行训练。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，

所述获取模块，用于在数据冷启动阶段，获取用于对回归模型进行训练的第一样本数据。

6.根据权利要求4或5所述的装置，其特征在于，所述回归模型为有监督的回归模型。

7.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至3任一项中所述的方法。

8.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至3任一项中所述的方法。