一种基于深度残差网络的故障信息自适应诊断方法

本发明公开了一种基于深度残差网络的故障信息自适应诊断方法，S1.得到标准化多模态运行张量；S2.输出多尺度故障特征图；S3.利用通道注意力与跨层连接机制生成融合特征张量；S4.建立初始故障分类模型并输出故障识别结果；S5.生成自适应优化模型；S6.对自适应优化模型执行剪枝与量化操作，生成轻量化故障诊断模型，并将轻量化故障诊断模型部署于边缘计算设备，实现实时故障诊断；S7.基于轻量化故障诊断模型输出最终故障识别结果及设备健康状态评估报告。本发明为高鲁棒、高适应性、可嵌入的工业设备故障诊断系统提供了坚实的理论基础和可行的工程实现路径。