一种基于多源设备数据融合的故障根本原因分析方法

本发明公开了一种基于多源设备数据融合的故障根本原因分析方法。该方法通过采集设备运行数据、维护记录、环境数据等多源异构数据，并进行高效融合，从融合数据中自动识别故障模式，挖掘与故障相关的时序演化特征。基于建立的故障模式与原因的知识库，结合交互式贝叶斯网络推理和人工反馈，推断出故障的根本原因。该方法引入主动学习和迁移学习等创新技术，提高了故障诊断的智能化水平、准确性和效率。可视化界面直观呈现分析过程，支持人机交互修正，增强可解释性。适用于工业设备、交通运输工具、医疗设备等领域，提升系统稳定性和可用性。