基于多模态时序分析的电能表检测流水线故障诊断及预测方法

本发明公开了基于多模态时序分析的电能表检测流水线故障诊断及预测方法，包括：实时采集包括电能表视觉数据、时序传感器数据及文本日志数据的多模态数据；对多模态数据进行时序对齐的跨模态融合，生成联合特征表征；执行故障诊断与预测的联合优化：基于所述联合特征表征进行故障诊断，输出当前故障类型及概率；基于设备状态连续演化模型预测未来故障概率；并执行闭环反馈：响应于预测模型输出达到预设异常值的批次性传导特征，触发对关联模态数据的重计算；根据重计算获得的故障类型修正所述设备状态连续演化模型的初始条件；依据修正后设备状态连续演化模型输出的预测置信度，动态调整诊断决策阈值。