📦 故障检测工具

该库是我个人实现的各种故障检测的算法。我希望通过合理的封装使得调用各种方法更简单。

✨ 检测思路

• 基于传统特征的分类方法：提取特征后训练分类模型，对未知信号做分类。例如频域特征+SVM分类。
• 基于深度学习的端到端分类方法：根据已知的正常/异常信号建立分类模型，对未知信号做分类。例如用LSTM对信号直接分类。
• 基于相似度的无监督方法：衡量正常信号之间的相似度，若未知信号与正常信号相似度过大则判为故障。例如计算欧氏距离。
• 基于模型误差的无监督方法：建立模型预测信号的正常表现，若未知信号不符合预测则判为故障。例如用LSTM进行自回归预测。
• 基于单分类算法的无监督方法：根据正常信号建立单分类模型，若未知信号未在正常类中则判为故障。例如用One-class SVM分类。

📖 快速上手

参见test中的示例。