一种基于多模态数据的柱塞泵故障在线监测方法及系统

本申请提出一种基于多模态数据的柱塞泵故障在线监测方法及系统，其中，构建训练集并对故障分类模型进行训练，得到训练完毕的故障分类模型；实时获取柱塞泵运行过程中的多模态数据，并进行预处理；根据预处理后的多模态数据，构建第一特征向量，并输入训练完成的故障分类模型，输出第一预测结果；若所述预测结果为异常状态，对预测结果为异常状态下的第一特征向量进行分析并构建增量训练集；利用增量训练集对故障分类模型重复训练，得到新模型；获取当前时刻的第一特征向量，并输入至新模型中，得到第二预测结果。本发明引入不确定性评估机制，通过对不同模态数据的不确定性指标进行量化分析，进一步筛选高质量的增量样本，增强模型更新可靠性。