摘要
本发明公开了一种电气自动化堆肥流程系统故障智能诊断预警方法，涉及智能化监测技术领域，采集堆肥流程中的传感器数据，采用滑动窗口滤波去除高频噪声，同步时间戳对齐多维度信号；基于隐马尔可夫模型划分升温/高温/腐熟期的堆肥阶段，针对不同工况提取时域和频域特征；采用在线K‑means++算法初始化聚类中心。本发明通过实时采集堆肥流程中的温度、湿度、氧气含量等多维度传感器数据，并利用在线K‑means++算法与密度峰值聚类技术，动态适应堆肥参数的时变特性，有效过滤传感器漂移或粉尘干扰导致的离群点，显著降低了模型对噪声数据的敏感性，确保堆肥系统在复杂工况下仍能稳定运行，减少因参数异常导致的发酵中断或物料腐败风险。
