一种基于深度学习的机电系统故障诊断系统

本发明涉及深度学习算法技术领域，提供了一种基于深度学习的机电系统故障诊断系统，数据采集与预处理模块实时采集机电系统运行数据，并对其设定动态窗口长度、清洗、降噪与标准化处理；可解释深度学习诊断模块借助因果门控和双分支网络进行特征筛选与解耦学习，提取故障相关特征，生成含因果路径与异常提示的诊断结果，物理约束融合模块获取机电系统的物理原理数据和机电系统正常工作下的参数数据，通过机电系统物理原理对可解释深度学习诊断模块进行物理约束；本发明通过因果特征筛选、动态因果掩码生成与路径提取，融合多物理场定律建模与物理约束注入，结合时序瞬时因果分析，实现了故障诊断的因果显性化表达与物理逻辑一致性保障。