摘要
本发明涉及数据处理领域,尤其涉及一种矿车发动机故障诊断方法及系统,方法包括:获取矿车发动机的运行数据,利用孤立森林算法计算初始异常分数;并结合STL分解提取残差项和趋势项,并基于残差项的分布和待分析数据的局部残差特征,获取待分析数据的残差异常程度;根据趋势项的平滑程度以及倾斜程度计算出待分析数据的趋势异常程度,并对初始异常分数进行修正,得到显著异常得分,并基于显著异常得分判断矿车运行数据是否存在异常,完成矿车发动机故障诊断。本发明通过孤立森林算法与STL分解相结合,分别计算残差和趋势异常程度并综合修正异常分数,不仅显著提高了复杂异常的检测准确率、降低了误报率。