基于多输入神经网络的智能故障诊断方法

本发明公开了一种基于多输入神经网络的智能故障诊断方法，包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练及故障判断。从设备采集多种传感器信号，进行去噪和归一化处理以生成高质量特征。结合小波变换等方法提取时域与频域特征，利用神经网络对特征数据进行深度学习，识别潜在故障模式。通过训练后的模型，系统可实时检测与分类故障，输出故障等级和诊断报告，为设备维护提供支持。本方法适用于大规模复杂环境，具备高诊断精度和快速响应能力，有效提升管理效率并减少非计划停机时间。