-通过分析数据的变化趋势和模式来进行故障检测

数据变化趋势分析

数据变化趋势分析是将不同时期数据中的相同指标或比率进行比较，直接观察其增减变动情况及变动幅度，考查其发展趋势，预测其发展前景。常用的长期趋势分析方法有移动平均法和最小二乘法（也被称为回归方程法）。

数据模式分析

数据模式分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类。常用的数据分析模型与方法包括RFM模型、帕累托分析、波士顿矩阵、购物篮分析

关联规则、留存分析、杜邦分析、用户画像等。

故障检测方法

故障检测方法有多种，基于模型的方法是最常用的诊断方法之一，当信号反应达到设定的阈值时，通过监测残差来判断有无故障的发生，它可以细分为参数估计法和状态估计法。基于深度学习的故障诊断方法采用深度学习技术进行特征提取，基于提取的高阶特征结合传统的多元统计分析技术进行故障检测与诊断。基于故障树的诊断方法是一种由果到因的分析过程，它从系统的故障状态出发，逐级进行推理分析，最终确定故障发生的基本原因、影响程度和发生概率。

综合分析

在故障检测中，可以通过分析数据的变化趋势和模式来发现异常情况，从而进行故障检测。例如，在基于模型的故障检测方法中，监测残差的变化趋势，当残差超出一定范围时，可能表示系统出现故障。在基于深度学习的故障诊断方法中，分析提取的高阶特征的变化模式，结合传统的多元统计分析技术来检测故障。基于故障树的诊断方法通过分析故障发生的因果关系模式来确定故障原因。