CN117076175A - 一种系统集成故障诊断系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种系统集成故障诊断系统，具体涉及系统故障诊断技术领域，其包括用于从被监测系统中获取数据并传输给故障诊断系统的数据采集传感模块、用于对采集到的原始数据进行处理和特征提取的数据处理提取模块、用于根据预处理后的特征数据对系统的故障进行诊断和分类的故障诊断算法模块以及用于将故障诊断算法得出的结果可视化展示给用户或其他相关系统的结果核对报警模块。本发明通过特征工程模块利用预处理后的数据进行特征选择、变换和创造，并生成最终的特征集合。然后，模型选择与训练模块利用经过特征工程处理后的数据选择合适的模型进行训练和优化，并将评估结果传递给参数调优模块。
Description
技术领域
本发明涉及系统故障诊断技术领域，尤其涉及一种系统集成故障诊断系统。
背景技术
系统故障诊断是指通过分析和调查，找出计算机、软件、网络或其他技术系统中存在的问题或故障的过程，通常系统会生成各种日志记录对问题进行记录，诊断时工作人员只需要对日志记录进行诊断即可，但是这种诊断方式生成的日志数据往往非常庞大，尤其是在大型系统或高流量环境下。处理和分析这些大量的日志需要时间和计算资源从而会占用大量的系统内存，使得其在实际使用过程中的实用性有所降低。因此我们提供一种系统集成故障诊断系统。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种系统集成故障诊断系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种系统集成故障诊断系统，包括用于从被监测系统中获取数据并传输给故障诊断系统的数据采集传感模块、用于对采集到的原始数据进行处理和特征提取的数据处理提取模块、用于根据预处理后的特征数据对系统的故障进行诊断和分类的故障诊断算法模块以及用于将故障诊断算法得出的结果可视化展示给用户或其他相关系统的结果核对报警模块，所述数据采集传感模块包括用于负责与各种传感器进行接口连接和通信的传感器接口模块、用于从传感器接口获取传感器输出的信号并进行数据采集和处理的数据采集模块以及用于将采集到的数据传输给故障诊断系统的数据传输模块；
所述数据处理提取模块包括用于负责清理和处理采集到的原始数据以去除数据中的噪音、异常值或缺失值等干扰因素的数据清洗模块、用于将清洗后的数据进行转换和标准化的数据转换模块以及用于从预处理后的数据中提取有意义特征的特征提取模块；
所述故障诊断算法模块包括用于从提取到的特征中选择最具代表性和区分性的特征并进行降维操作的特征选择与降维模块、用于使用训练数据来建立故障诊断模型的故障诊断训练模块以及用于评估已训练的故障诊断模型的性能并进行优化的故障诊断评估优化模块；
所述结果核对报警模块包括用于将故障诊断算法的结果以可视化形式展示给用户的结果可视化模块、用于实时监测设备或系统的状态并跟踪故障诊断结果变化的实时监控跟踪模块以及用于根据故障诊断算法的结果生成报警信息并进行相应的通知和处理的报警通知模块。
本发明进一步设置为：所述故障诊断评估优化模块包括用于对输入的原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等预处理操作的数据预处理模块、用于对预处理后的数据提取有意义的特征以增强模型的表达能力的特征工程模块、用于选择合适的故障诊断模型并使用训练数据进行模型训练的模型选择与训练模块、用于使用评估数据集对训练好的故障诊断模型进行评估和验证的模型评估与验证模块、用于对故障诊断模型进行参数调优的参数调优模块、用于将多个故障诊断模型集成起来进行对比选择的模型集成模块、用于选择合适的优化算法来优化故障诊断模型的优化算法选择模块、用于根据模型输出的结果来制定判定规则和逻辑并确定最终的故障诊断结果的判定规则模块、用于对无法调试的参数进行集中过滤的错误调试模块、用于将无法调试参数已经完成过滤的错误调试数据进行储存备用的参数储存模块、用于根据判定规则对故障数据进行判定并对出错数据进行收集的判定出错模块、用于将判定出错数据进行统一储存的规则储存模块以及用于通过调用参数储存模块以及规则存储模块进行规则与参数对比的数据对比模块。
通过采用上述技术方案：系统通过数据预处理模块对原始数据进行清洗、去噪和缺失值处理等预处理操作，消除了数据中的干扰因素，提高了数据的质量，从而提高了故障诊断的准确性。
本发明进一步设置为：所述传感器接口模块能够读取传感器所采集到的原始数据或信号并将其传输给数据采集模块进行后续处理，所述数据采集模块负责从数据源中获取数据并通过数据传输模块将采集到的数据传输到数据清洗模块中。
通过采用上述技术方案：通过传感器接口模块和数据采集模块的联合作用，系统能够全面地获取设备的工作状态数据，并将其传输到后续的数据清洗模块中。这有助于构建全面、准确的故障诊断信息，为后续的故障分析和处理提供充分的依据和支持。
本发明进一步设置为：所述数据清洗模块负责接收传输的数据进行清洗和处理并将处理后的数据传输至数据转换模块或其他模块使用，所述数据转换模块负责对原始数据进行转换和预处理再通过特征提取模块从转换后的数据中提取出有效的特征。
通过采用上述技术方案：通过数据清洗和特征提取的优化处理，系统能够提取出更加准确、有代表性的特征信息，为故障诊断算法提供更有效的输入。这样可以有效降低误报率和漏报率，提高故障诊断的准确性和可信度。
本发明进一步设置为：所述特征提取模块负责从原始数据中提取出代表性特征，特征选择模块负责从特征集合中选择相关性高的特征子集，而降维模块则负责将特征转化为更紧凑的表示形式，所述特征选择与降维模块通过提取具有相关性和区分性的特征子集为故障诊断训练模块提供更有效的特征表示，而故障诊断训练模块则利用这些特征子集进行模型的训练以实现对故障的准确诊断，所述故障诊断评估优化模块负责对已训练的故障诊断模型进行评估和优化。
通过采用上述技术方案：特征选择和降维的操作可以减少特征的数量和复杂性，从而减少了模型训练和推理的计算复杂度。这使得故障诊断模型能够更快速地进行训练和预测，提高了系统的响应速度和实时性。
本发明进一步设置为：所述结果可视化模块则将诊断结果展示给用户，使得用户可以直观地了解故障诊断的情况并根据需要采取相应的措施，所述实时监控跟踪模块负责根据用户的操作对系统或设备进行实时的监测和跟踪，所述报警通知模块负责接收实时监控跟踪模块发出的报警信号或事件并将报警信息发送给相关人员或系统。
通过采用上述技术方案：结果可视化模块将故障诊断结果以直观的方式展示给用户，例如图表、曲线、图像等形式。用户可以通过可视化界面直观地了解故障诊断的情况，包括故障类型、故障程度和可能的原因等。这为用户提供了更直观、易于理解的信息，帮助他们准确判断设备状态并根据需要采取相应的措施。
本发明进一步设置为：所述特征工程模块则利用预处理后的数据进行特征选择、变换和创造并生成最终的特征集合，所述模型选择与训练模块则利用经过特征工程处理后的特征数据来选择合适的模型并进行训练和优化，所述模型选择与训练模块将经过特征工程处理后的数据传递给模型评估与验证模块用于模型的评估和验证工作，所述模型评估与验证模块提供模型的性能评估结果为参数调优模块确定优化方向，而参数调优模块根据评估结果调整模型的参数并重新训练模型，所述模型集成模块将经过调优的多个模型进行集成并生成最终预测结果，所述优化算法选择模块选择适用的优化算法来训练模型或进行模型集成的优化步骤，所述判定规则模块则负责定义和应用规则以评估优化算法的性能和进展情况并决策调整优化过程。
通过采用上述技术方案：特征工程模块利用预处理后的数据进行特征选择、变换和创造，并生成最终的特征集合。这可帮助用户有效地提取和选择与故障诊断相关的特征，减少不必要的特征计算和存储，提高特征工程的效率和准确性。
本发明进一步设置为：所述参数调优模块通过调整参数来提高模型性能，而错误调试模块则帮助诊断和解决模型中的错误和问题并提供修复建议，所述参数储存模块可以提供参数的保存和加载功能从而使得错误调试模块能够方便地进行多次调试，所述判定规则模块定义了判定规则并进行数据处理和转换，判定出错模块则负责检测判定结果中的错误并进行处理，所述规则存储模块负责存储和管理判定规则并提供规则的加载和配置功能，所述数据对比模块通过收集参数存储模块和规则存储模块中错误的数据与无法进行诊断的故障数据进行对比并将结果记录输出。
通过采用上述技术方案：通过参数调优模块对模型进行参数的调整和优化，可以提高模型的性能和准确度。该模块能够自动搜索最佳参数组合，从而提升模型在故障诊断任务中的表现。
本发明的有益效果为：
本发明通过特征工程模块利用预处理后的数据进行特征选择、变换和创造，并生成最终的特征集合。然后，模型选择与训练模块利用经过特征工程处理后的数据选择合适的模型进行训练和优化，并将评估结果传递给参数调优模块。参数调优模块根据评估结果调整模型的参数并重新训练，以提高模型的性能。模型集成模块将经过调优的多个模型进行集成并生成最终预测结果。
同时，优化算法选择模块选择适用的优化算法来训练模型或进行模型集成的优化步骤。判定规则模块定义和应用规则以评估优化算法的性能和进展情况，并决策调整优化过程。数据对比模块通过对比错误数据和无法诊断的故障数据，记录输出结果。
综合上述功能，本系统集成的故障诊断评估优化模块能够提高故障诊断系统的准确性、性能和效率，为优化过程提供指导和决策。
附图说明
图1为本发明中的系统示意图。
图2为本发明中的故障诊断评估优化模块部分系统示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1
如图1所示，一种系统集成故障诊断系统，包括用于从被监测系统中获取数据并传输给故障诊断系统的数据采集传感模块、用于对采集到的原始数据进行处理和特征提取的数据处理提取模块、用于根据预处理后的特征数据对系统的故障进行诊断和分类的故障诊断算法模块以及用于将故障诊断算法得出的结果可视化展示给用户或其他相关系统的结果核对报警模块，所述数据采集传感模块包括用于负责与各种传感器进行接口连接和通信的传感器接口模块、用于从传感器接口获取传感器输出的信号并进行数据采集和处理的数据采集模块以及用于将采集到的数据传输给故障诊断系统的数据传输模块；
所述数据处理提取模块包括用于负责清理和处理采集到的原始数据以去除数据中的噪音、异常值或缺失值等干扰因素的数据清洗模块、用于将清洗后的数据进行转换和标准化的数据转换模块以及用于从预处理后的数据中提取有意义特征的特征提取模块；
所述故障诊断算法模块包括用于从提取到的特征中选择最具代表性和区分性的特征并进行降维操作的特征选择与降维模块、用于使用训练数据来建立故障诊断模型的故障诊断训练模块以及用于评估已训练的故障诊断模型的性能并进行优化的故障诊断评估优化模块；
所述结果核对报警模块包括用于将故障诊断算法的结果以可视化形式展示给用户的结果可视化模块、用于实时监测设备或系统的状态并跟踪故障诊断结果变化的实时监控跟踪模块以及用于根据故障诊断算法的结果生成报警信息并进行相应的通知和处理的报警通知模块；
所述传感器接口模块能够读取传感器所采集到的原始数据或信号并将其传输给数据采集模块进行后续处理，所述数据采集模块负责从数据源中获取数据并通过数据传输模块将采集到的数据传输到数据清洗模块中；
所述数据清洗模块负责接收传输的数据进行清洗和处理并将处理后的数据传输至数据转换模块或其他模块使用，所述数据转换模块负责对原始数据进行转换和预处理再通过特征提取模块从转换后的数据中提取出有效的特征；
所述特征提取模块负责从原始数据中提取出代表性特征，特征选择模块负责从特征集合中选择相关性高的特征子集，而降维模块则负责将特征转化为更紧凑的表示形式，所述特征选择与降维模块通过提取具有相关性和区分性的特征子集为故障诊断训练模块提供更有效的特征表示，而故障诊断训练模块则利用这些特征子集进行模型的训练以实现对故障的准确诊断，所述故障诊断评估优化模块负责对已训练的故障诊断模型进行评估和优化；
所述结果可视化模块则将诊断结果展示给用户，使得用户可以直观地了解故障诊断的情况并根据需要采取相应的措施，所述实时监控跟踪模块负责根据用户的操作对系统或设备进行实时的监测和跟踪，所述报警通知模块负责接收实时监控跟踪模块发出的报警信号或事件并将报警信息发送给相关人员或系统。
上述实施例中，该系统包括数据采集传感模块、数据处理提取模块、故障诊断算法模块和结果核对报警模块。数据采集传感模块负责从被监测系统中获取数据，并将其传输给故障诊断系统；数据处理提取模块对采集到的原始数据进行处理和特征提取；故障诊断算法模块利用预处理后的特征数据对系统的故障进行诊断和分类；结果核对报警模块将故障诊断算法得出的结果可视化展示给用户或其他相关系统。整个系统实现了故障诊断、结果展示、实时监测和报警功能的集成，有效提升了系统的可靠性和可用性。
其中，所述数据清洗模块可能会将清洗后的数据返回给数据传输模块，以便进一步的数据传输或将数据发送到其他系统。同时，数据清洗模块可能会提供错误处理和反馈机制，以处理清洗过程中可能出现的错误或异常情况。
其中，所述结果可视化模块和实时监控跟踪模块之间还存在用户交互和操作的关系。用户可以通过结果可视化界面与系统进行交互，查看实时数据、调整监测参数或进行其他操作，以满足其需求和目标。
实施例2
如图1-2所示，一种系统集成故障诊断系统，所述故障诊断评估优化模块包括用于对输入的原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等预处理操作的数据预处理模块、用于对预处理后的数据提取有意义的特征以增强模型的表达能力的特征工程模块、用于选择合适的故障诊断模型并使用训练数据进行模型训练的模型选择与训练模块、用于使用评估数据集对训练好的故障诊断模型进行评估和验证的模型评估与验证模块、用于对故障诊断模型进行参数调优的参数调优模块、用于将多个故障诊断模型集成起来进行对比选择的模型集成模块、用于选择合适的优化算法来优化故障诊断模型的优化算法选择模块、用于根据模型输出的结果来制定判定规则和逻辑并确定最终的故障诊断结果的判定规则模块、用于对无法调试的参数进行集中过滤的错误调试模块、用于将无法调试参数已经完成过滤的错误调试数据进行储存备用的参数储存模块、用于根据判定规则对故障数据进行判定并对出错数据进行收集的判定出错模块、用于将判定出错数据进行统一储存的规则储存模块以及用于通过调用参数储存模块以及规则存储模块进行规则与参数对比的数据对比模块；
所述特征工程模块则利用预处理后的数据进行特征选择、变换和创造并生成最终的特征集合，所述模型选择与训练模块则利用经过特征工程处理后的特征数据来选择合适的模型并进行训练和优化，所述模型选择与训练模块将经过特征工程处理后的数据传递给模型评估与验证模块用于模型的评估和验证工作，所述模型评估与验证模块提供模型的性能评估结果为参数调优模块确定优化方向，而参数调优模块根据评估结果调整模型的参数并重新训练模型，所述模型集成模块将经过调优的多个模型进行集成并生成最终预测结果，所述优化算法选择模块选择适用的优化算法来训练模型或进行模型集成的优化步骤，所述判定规则模块则负责定义和应用规则以评估优化算法的性能和进展情况并决策调整优化过程；
所述参数调优模块通过调整参数来提高模型性能，而错误调试模块则帮助诊断和解决模型中的错误和问题并提供修复建议，所述参数储存模块可以提供参数的保存和加载功能从而使得错误调试模块能够方便地进行多次调试，所述判定规则模块定义了判定规则并进行数据处理和转换，判定出错模块则负责检测判定结果中的错误并进行处理，所述规则存储模块负责存储和管理判定规则并提供规则的加载和配置功能，所述数据对比模块通过收集参数存储模块和规则存储模块中错误的数据与无法进行诊断的故障数据进行对比并将结果记录输出。
上述实施例中，系统通过对原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等预处理操作，利用特征工程提取有意义的特征，并选择合适的模型进行训练和优化。模型评估结果指导参数调优，调整模型参数并重新训练。多个模型经过调优后进行集成生成最终预测结果。系统还提供优化算法选择、判定规则制定、错误调试和数据对比等功能，以实现故障诊断和优化过程的完整流程。
其中，模型集成方法可以采用多种策略，如投票法、加权平均法、堆叠法等。例如，投票法中每个模型都会独立地进行故障诊断预测，然后根据不同的投票规则(如多数表决或加权投票)，选择最终的诊断结果。通过结合多个模型的判断，模型集成可以减少单个模型的错误率，并且对于一些复杂或边缘情况可以做出更可靠的决策。
其中，所述判定规则模块制定相应的规则和逻辑，并应用于故障数据，以确定最终的故障诊断结果。该模块基于预先设定的规则，对故障数据进行处理、转换和判断，以得出故障的类型、原因或其他相关信息。判定规则模块的目标是根据模型输出的结果，根据事先设定的规则来进行故障判定，并根据判定结果做出相应的处理和决策。
工作原理：本发明在使用时，首先，系统通过数据采集传感模块从被监测系统中获取数据，并将其传输给故障诊断系统。数据采集传感模块包括传感器接口模块、数据采集模块和数据传输模块，负责与传感器进行接口连接和通信，获取传感器输出的信号，并将采集到的数据传输给故障诊断系统。
接下来，采集到的原始数据会经过数据处理提取模块进行处理和特征提取。数据处理提取模块包括数据清洗模块、数据转换模块和特征提取模块。数据清洗模块清除数据中的噪音、异常值或缺失值等干扰因素，数据转换模块对清洗后的数据进行转换和标准化，特征提取模块从转换后的数据中提取出有意义的特征。
然后，提取到的特征将传递给故障诊断算法模块进行故障诊断和分类。故障诊断算法模块包括特征选择与降维模块、故障诊断训练模块和故障诊断评估优化模块。特征选择与降维模块选择最具代表性和区分性的特征，并进行降维操作，为故障诊断训练模块提供更有效的特征表示。故障诊断训练模块利用训练数据建立故障诊断模型，而故障诊断评估优化模块对已训练的模型进行评估和优化。
最后，结果核对报警模块将故障诊断算法得出的结果可视化展示给用户或其他相关系统。结果核对报警模块包括结果可视化模块、实时监控跟踪模块和报警通知模块。结果可视化模块将诊断结果以可视化形式展示给用户，实时监控跟踪模块根据用户的操作对系统或设备进行实时监测和跟踪，报警通知模块根据诊断结果生成报警信息并进行相应的通知和处理。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种系统集成故障诊断系统，其特征在于，包括用于从被监测系统中获取数据并传输给故障诊断系统的数据采集传感模块、用于对采集到的原始数据进行处理和特征提取的数据处理提取模块、用于根据预处理后的特征数据对系统的故障进行诊断和分类的故障诊断算法模块以及用于将故障诊断算法得出的结果可视化展示给用户或其他相关系统的结果核对报警模块，所述数据采集传感模块包括用于负责与各种传感器进行接口连接和通信的传感器接口模块、用于从传感器接口获取传感器输出的信号并进行数据采集和处理的数据采集模块以及用于将采集到的数据传输给故障诊断系统的数据传输模块；
所述数据处理提取模块包括用于负责清理和处理采集到的原始数据以去除数据中的噪音、异常值或缺失值等干扰因素的数据清洗模块、用于将清洗后的数据进行转换和标准化的数据转换模块以及用于从预处理后的数据中提取有意义特征的特征提取模块；
所述故障诊断算法模块包括用于从提取到的特征中选择最具代表性和区分性的特征并进行降维操作的特征选择与降维模块、用于使用训练数据来建立故障诊断模型的故障诊断训练模块以及用于评估已训练的故障诊断模型的性能并进行优化的故障诊断评估优化模块；
所述结果核对报警模块包括用于将故障诊断算法的结果以可视化形式展示给用户的结果可视化模块、用于实时监测设备或系统的状态并跟踪故障诊断结果变化的实时监控跟踪模块以及用于根据故障诊断算法的结果生成报警信息并进行相应的通知和处理的报警通知模块。
2.根据权利要求1所述的一种系统集成故障诊断系统，其特征在于，所述故障诊断评估优化模块包括用于对输入的原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等预处理操作的数据预处理模块、用于对预处理后的数据提取有意义的特征以增强模型的表达能力的特征工程模块、用于选择合适的故障诊断模型并使用训练数据进行模型训练的模型选择与训练模块、用于使用评估数据集对训练好的故障诊断模型进行评估和验证的模型评估与验证模块、用于对故障诊断模型进行参数调优的参数调优模块、用于将多个故障诊断模型集成起来进行对比选择的模型集成模块、用于选择合适的优化算法来优化故障诊断模型的优化算法选择模块、用于根据模型输出的结果来制定判定规则和逻辑并确定最终的故障诊断结果的判定规则模块、用于对无法调试的参数进行集中过滤的错误调试模块、用于将无法调试参数已经完成过滤的错误调试数据进行储存备用的参数储存模块、用于根据判定规则对故障数据进行判定并对出错数据进行收集的判定出错模块、用于将判定出错数据进行统一储存的规则储存模块以及用于通过调用参数储存模块以及规则存储模块进行规则与参数对比的数据对比模块。
3.根据权利要求1所述的一种系统集成故障诊断系统，其特征在于，所述传感器接口模块能够读取传感器所采集到的原始数据或信号并将其传输给数据采集模块进行后续处理，所述数据采集模块负责从数据源中获取数据并通过数据传输模块将采集到的数据传输到数据清洗模块中。
4.根据权利要求1所述的一种系统集成故障诊断系统，其特征在于，所述数据清洗模块负责接收传输的数据进行清洗和处理并将处理后的数据传输至数据转换模块或其他模块使用，所述数据转换模块负责对原始数据进行转换和预处理再通过特征提取模块从转换后的数据中提取出有效的特征。
5.根据权利要求1所述的一种系统集成故障诊断系统，其特征在于，所述特征提取模块负责从原始数据中提取出代表性特征，特征选择模块负责从特征集合中选择相关性高的特征子集，而降维模块则负责将特征转化为更紧凑的表示形式，所述特征选择与降维模块通过提取具有相关性和区分性的特征子集为故障诊断训练模块提供更有效的特征表示，而故障诊断训练模块则利用这些特征子集进行模型的训练以实现对故障的准确诊断，所述故障诊断评估优化模块负责对已训练的故障诊断模型进行评估和优化。
6.根据权利要求1所述的一种系统集成故障诊断系统，其特征在于，所述结果可视化模块则将诊断结果展示给用户，使得用户可以直观地了解故障诊断的情况并根据需要采取相应的措施，所述实时监控跟踪模块负责根据用户的操作对系统或设备进行实时的监测和跟踪，所述报警通知模块负责接收实时监控跟踪模块发出的报警信号或事件并将报警信息发送给相关人员或系统。
7.根据权利要求2所述的一种系统集成故障诊断系统，其特征在于，所述特征工程模块则利用预处理后的数据进行特征选择、变换和创造并生成最终的特征集合，所述模型选择与训练模块则利用经过特征工程处理后的特征数据来选择合适的模型并进行训练和优化，所述模型选择与训练模块将经过特征工程处理后的数据传递给模型评估与验证模块用于模型的评估和验证工作，所述模型评估与验证模块提供模型的性能评估结果为参数调优模块确定优化方向，而参数调优模块根据评估结果调整模型的参数并重新训练模型，所述模型集成模块将经过调优的多个模型进行集成并生成最终预测结果，所述优化算法选择模块选择适用的优化算法来训练模型或进行模型集成的优化步骤，所述判定规则模块则负责定义和应用规则以评估优化算法的性能和进展情况并决策调整优化过程。
8.根据权利要求7所述的一种系统集成故障诊断系统，其特征在于，所述参数调优模块通过调整参数来提高模型性能，而错误调试模块则帮助诊断和解决模型中的错误和问题并提供修复建议，所述参数储存模块可以提供参数的保存和加载功能从而使得错误调试模块能够方便地进行多次调试，所述判定规则模块定义了判定规则并进行数据处理和转换，判定出错模块则负责检测判定结果中的错误并进行处理，所述规则存储模块负责存储和管理判定规则并提供规则的加载和配置功能，所述数据对比模块通过收集参数存储模块和规则存储模块中错误的数据与无法进行诊断的故障数据进行对比并将结果记录输出。
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