承压设备损伤模式识别与风险评估方法及系统

本发明提供承压设备损伤模式识别与风险评估方法及系统，涉及安全工程技术领域，包括采集多源传感器数据和图像数据，经预处理和特征提取后输入深度神经网络，通过卷积层提取空间特征、循环神经网络提取时序特征，并利用注意力机制融合特征以识别损伤模式。然后，构建多层次评估指标体系，采用层次分析法和熵权法进行组合赋权，并将权重输入基于D‑S证据理论的改进贝叶斯网络模型，该模型利用深度神经网络和模糊推理规则动态更新条件概率表，最终得到风险评估结果。本发明能够有效识别承压设备损伤模式并进行风险评估，提高评估精度和可靠性。