深度学习驱动的自适应故障注入方法及系统

本发明公开了深度学习驱动的自适应故障注入方法及系统，本发明涉及故障注入技术领域，包括真实数据采集模块、故障分类模块、故障注入模块、深度学习模块、系统评估模块和模型优化模块；真实数据采集模块通过传感器、日志系统等收集设备的故障数据；本发明通过深度学习模型的训练和优化，该系统能从测试结果中大量复杂的传感器数据中提取关键特征，减少传统方法中常见的误报和漏报现象，提供更准确的故障预测和根本原因分析，提高监测准确性有助于提前发现潜在问题，另外提高了资源的合理分配，避免不必要的维修操作和资源浪费，能根据不同故障模式的发生概率和影响生成故障报告发送给工程师，帮助工程师改进工作。