一种机器设备在线状态监测与故障诊断系统

本发明涉及工业物联网技术领域，具体涉及一种机器设备在线状态监测与故障诊断系统，包括执行以下：通过部署在设备本体的边缘计算节点采集多源异构传感数据，对原始数据进行自适应噪声滤波与特征降维处理，输出标准化的设备状态向量集合；将所述设备状态向量集合输入动态知识图谱引擎，基于设备运行熵变量化模型构建包括时空关联特征的故障演化网络，生成带有权重系数的图谱节点连接关系；将所述故障演化网络输入迁移强化学习模块，通过跨设备故障模式的知识迁移，输出包括故障类型、严重程度及演化路径的诊断决策集合。本发明，有效避免了传统基于规则图谱构建中存在的边冗余、特征表达单一的问题，提升了故障识别的结构化能力与物理可追溯性。