基于深度学习算法的工业设备故障智能诊断系统

本发明涉及工业设备诊断技术领域，公开了基于深度学习算法的工业设备故障智能诊断系统。该系统的深度特征提取模块通过并行卷积神经网络分支提取各类特征并融合生成高阶故障特征张量；时序演化分析模块采用双向长短期记忆网络捕获故障特征的传播规律与变化趋势，输出故障发展时序路径；多源特征关联模块匹配设备结构拓扑图节点，建立故障特征与设备物理位置的映射关系；故障模式判定模块利用图卷积神经网络结合故障模式知识图谱，输出故障类型识别结果与故障位置坐标集合；诊断决策输出模块生成包含故障等级、部件更换优先级及维护策略的决策指令集。该系统提升了工业设备故障诊断的智能化与精准化水平。