一种基于大模型的联合故障监测方法、装置、介质及设备

本发明公开了一种基于大模型的联合故障监测方法、装置、介质及设备。该方法包括：进行多维度数据的采集与预处理；基于卷积神经网络和长短时记忆网络，提取多源特征数据；对多源特征数据进行去冗余与融合；进行集群协同故障建模，并进行全局健康评估。该方法通过卷积神经网络和长短时记忆网络建立深度学习大模型，从高维、异构传感器数据中自动提取有效的故障特征；通过多源特征数据的特征融合，对各传感器数据提取的特征进行降维和融合，去除冗余信息，生成统一的特征向量；通过集群协同故障建模方法，解决了设备故障传播集群级建模路径的识别难题，提升了故障监测系统的全局性和全面性，达到集群系统的故障监测。