基于多模态OOD检测的机电设备异常识别与故障预测方法

本发明公开了基于多模态OOD检测的机电设备异常识别与故障预测方法，属于机电设备检测领域，包括：S1、采集机电设备集群的多模态传感器时序数据，并将其表示为三维数据结构；多模态传感器时序数据为未发生异常的ID数据；S2、利用ID数据训练AE网络，并冻结完成训练的AE网络参数；S3、在冻结参数的AE网络基础上，构建OOD检测器；S4、利用OOD检测器对三维数据结构的输入样本进行异常识别，并基于各模态传感器在设备维度上的重构损失值，进行异常设备定位，实现异常识别与故障预测。本发明通过多模态数据融合与OOD检测技术，克服了传统方法的局限，带来了更精确、鲁棒性更好和可解释的故障诊断效果。