一种工业数据分析异常响声故障判断的方法

本发明属于工业数据分析技术领域，尤其涉及一种工业数据分析异常响声故障判断的方法。该方法通过多维度分布式传感器阵列采集设备基准故障声源数据及含干扰混合声源数据，构建多模态声源数据库；对混合声源数据干扰分离并计算能量熵值，经数据质量验证后，对比去噪数据和基准数据，筛选有效数据；构建故障定位模型确定故障点空间坐标，剔除伪定位点；利用双分支神经网络融合空间和声源数据，输出故障类别和概率。与现有技术相比，本发明克服了单独考虑声音或位置信息的局限，有效去除干扰、验证数据质量，实现精准的故障定位与类别判断，提高故障检测准确性和维修效率，保障工业设备安全稳定运行。