基于自适应特征选择的深度学习机械故障诊断系统

本发明提供了一种基于自适应特征选择的深度学习机械故障诊断系统，通过自适应特征选择算法优化特征输入，并结合逆物理信息神经网络提高故障诊断的准确性和效率。具体包括：数据处理模块用于收集并同步机械运行数据，包括振动数据和温度数据；自适应特征选择模块用于从数据处理模块的输出数据中动态选择关键特征；故障诊断模块用于对机械运行数据进行故障分类和预测；本发明通过逆物理信息神经网络模块ImPINN训练深度学习模型，通过引入物理动力学约束，使模型能够更好地理解和解释机械故障的物理本质，从而提高诊断的准确性和可靠性。