一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法

本发明公开了一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法，属于人工智能以及设备故障诊断技术领域，该方法中融合多变量时序编码和全驱动特征提取，利用离散小波变换与全驱动线性系统理论，精准建模工业时序信号的动态变化特性。相比传统的异常检测模型，增强了模型对不同类型故障的泛化能力与鲁棒性。本方法有效整合全驱动状态空间可控性与深度学习的非线性建模能力，使得特征提取过程更具物理意义和工程可解释性。本发明有效解决了现有方法在高炉工业环境中故障检测精度低、可解释性差和部署困难等问题，兼具高精度、高鲁棒性和工程适配性，具有广阔的实际应用前景与推广价值。