一种基于AI多源数据识别的地下综合管廊故障自诊断系统

本发明涉及管廊诊断中电子数据处理技术领域，公开一种基于AI多源数据识别的地下综合管廊故障自诊断系统，包括：数据采集模块，用于实时采集多类型环境参数数据；环境指纹构建模块，利用AI算法学习正常运行状态下的多维环境参数特征，构建动态更新的正常运行环境指纹基线；实时环境指纹提取模块，实时提取当前时刻的环境指纹；环境指纹漂移检测模块，比对实时环境指纹与基线差异度，超过阈值则判定为漂移；智能告警模块，结合上下文信息生成故障告警。本发明构建了地下综合管廊的环境指纹基线，并监测其漂移状态，使环境异常能被及时发现，为早期故障预警提供了全新的视角，使得维护人员能够更早介入，显著提升管廊运行的安全性与稳定性。