一种基于多源数据融合的设备状态监测与异常预警方法

本发明公开了一种基于多源数据融合的设备状态监测与异常预警方法，具体涉及监测预警技术领域；通过按照采样频率差异对原始监测数据进行分割生成时间序列子集，再提取时间序列子集的瞬态特征并构建异步干扰识别指标，对瞬态特征进行时域错位评估与校正获得同步特征集合；将同步特征集合进行全息谱转换，构建全息谱特征初始矩阵，并通过特征稀疏判别机制筛选得到稀疏特征矩阵；利用目标设备故障诊断历史数据训练多模态映射模型，并输出异常风险评分。根据预设异常阈值生成目标设备的状态标签和相应预警结果，实现对复杂非稳态工况下设备故障的高精度、低延迟预测与报警。