基于物理-数据联合优化驱动的高可靠故障诊断方法及相关装置

本发明属于旋转设备故障诊断领域，公开了一种物理‑数据联合优化驱动的高可靠故障诊断方法及相关装置；所述方法，包括：获取旋转设备运行的振动数据；将所述振动数据输入预先训练好的融合先验物理知识与数据的深度学习诊断模型，获得待诊断旋转设备故障诊断结果；其中，融合物理知识与数据的深度学习诊断模型由数据驱动特征提取模块、基于物理知识的特征提取模块、特征融合层以及故障分类层构成；所构成深度学习诊断模型的架构参数由基于约束高斯过程模型的自适应优化方法获得。本发明还集成了融合边缘计算的高频无线振动传感器，用于实时故障诊断。本发明在数据驱动诊断模型中引入了物理知识的约束，可有效提升诊断可解释性和可靠性。