基于电磁轴承监测的主氦风机智能维护决策方法及系统

本发明公开了基于电磁轴承监测的主氦风机智能维护决策方法，采用边－云协同架构，对电磁轴承多源监测数据进行自适应特征提取与融合；引入图神经网络、主动联邦学习等人工智能模型，自适应构建轴承健康状态表示；通过时空异常检测模型捕获早期故障征兆，并采用因果注意力推理揭示故障溯因，形成可解释维护策略。本发明利用人工智能技术赋能核电汽轮机组关键设备的预测性维护，为提升核电运行安全性、经济性提供新思路和新方法。