一种AI驱动的工业设备故障分析方法及系统

本发明涉及工业设备诊断技术领域，具体地说，本发明涉及一种AI驱动的工业设备故障分析方法及系统，解决传统技术中多源数据融合不足、工况适应性弱及故障定位不准的问题，本发明通过振动、温度等多传感器同步采集高频时序信号并标记工况参数，基于工况匹配历史故障库生成动态置信度权重，融合多源数据后通过时空卷积网络提取跨模态特征，利用故障模式分离模块解耦机械传动、电力、散热系统的故障贡献度，结合频域指纹、时域波形分析及交叉决策验证实现精准诊断，最后通过长短期记忆网络与威布尔模型预测剩余寿命，系统集成多源感知、动态融合与智能诊断单元，提升复杂工况下故障预警准确性与设备维护科学性，为工业设备智能化诊断提供解决方案。