基于深度学习的设备故障模式识别与诊断方法

本发明涉及一种基于深度学习的设备故障模式识别与诊断方法，旨在提高设备故障诊断的准确性与泛化能力。通过多模态数据采集系统同步获取设备的振动信号、温度信号、声学信号、电流信号及图像数据，采用自适应多头注意力机制对不同模态数据进行加权融合。然后，利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)进行时序建模，最终输出故障类型及故障显著性图，帮助运维人员定位故障区域。通过迁移学习技术，进一步提升了模型在不同设备和工况下的适应性与诊断精度。该方法能够广泛应用于多种设备的故障诊断与智能运维中，有效提升了设备的运行可靠性和维护效率。