基于多模态数据融合和人工智能的冷却塔故障诊断方法

本申请提供一种基于多模态数据融合和人工智能的冷却塔故障诊断方法，涉及故障诊断领域，该方法包括：对冷却塔预处理后的目标音频数据、目标温度数据以及目标文本数据进行数据增强，得到音频增强数据、温度增强数据和文本增强数据；对不同模态的数据分别进行特征提取以得到三组特征信息；基于Transformer和图神经网络，对三组特征信息进行多模态数据融合，得到融合数据信息；基于冷却塔故障诊断模型对融合数据信息进行分析。本申请能够在冷却塔运行过程中实时采集数据并进行故障诊断，及时发现潜在故障并发出报警信号，通过实时采集音频、温度以及文本等维度的数据，对冷却塔的运行状态进行实时分析，自动识别潜在故障的迹象。