一种电气设备多传感器故障特征融合诊断方法

本发明涉及一种电气设备多传感器故障特征融合诊断方法，包括通过振动传感器、温度传感器、电流传感器、超声波传感器同步采集电气设备运行数据，采样频率根据各传感器物理特性动态调整，其中振动信号采样率不低于100kHz，温度信号采样率不低于1Hz。本发明通过多源传感器数据同步采集与时序对齐技术，采用动态时间规整(DTW)算法与Hilbert‑Huang变换相结合的信号对齐方法，解决了振动、温度等异质传感器数据的时间异步问题，使多源数据的时间对齐精度提高，特征提取准确率提升，通过分层特征提取与图卷积网络融合，构建基于互信息的特征关联矩阵，利用GCN挖掘振动信号TKEO特征与电流谐波等跨模态特征的深层关联，特征维度降低，故障特征可分性指标提高。