本发明提出基于K‑means优化算法的工业设备行为检测方法。本发明利用自编码器神经网络和粒子群优化算法将K‑means算法进行优化，进而用于工业设备行为的检测。自编码神经网络能够有效地将高维的设备行为数据库进行降维处理，得到更容易处理的低维数据，同时克服数据库非线性等问题；粒子群算法能够利用自身优秀的全局搜索能力和快速收敛能力帮助K‑means算法克服初始聚类中心不佳而产生的聚类效果差而无法寻得最优点的缺点，使得K‑means算法拥有更好的全局索索能力。该发明提高了设备行为识别的效率及其可靠性，更适用于实际应用。