一种采用相关性分析的机械设备故障诊断方法及系统

本发明公开了一种采用相关性分析的机械设备故障诊断方法及系统，涉及工业自动化和智能制造技术领域，包括，构建时空相关性模型，利用图神经网络技术，从时空模型中捕捉传感器数据在时间和空间上的复杂关联，输出融合时空信息的特征向量；通过相空间重构技术，将一维时间序列数据映射到多维相空间，计算最大Lyapunov指数，得到非线性动力学特征；结合时空特征向量和非线性动力学特征，利用深度学习模型，预测机械设备的未来状态。通过相空间重构技术和计算最大Lyapunov指数，提取了非线性动力学特征，这种综合分析方法能够识别出非线性系统的复杂行为，对早期故障预警和预测性维护策略制定具有重大意义，从而减少非计划停机，延长设备寿命，降低维护成本。