物理信息引导与多源自适应融合的小样本故障预测方法

本发明涉及一种物理信息引导与多源自适应融合的小样本故障预测方法，本发明采集预处理目标设备的真实运行数据；根据目标设备的物理模型或领域知识，生成在不同程度的各类故障模式下的符合物理规律的仿真传感器数据；结合真实数据和仿真数据构建多样化训练样本；针对不同类型的传感器数据，设计相应的特征提取分支，挖掘数据中的潜在故障特征，基于物理模型的输出结果和数据驱动的特征相关性分析，动态调整各数据源故障特征的权重进行融合；将得到的融合特征输入到基于小样本学习框架的故障预测模型中进行训练；综合考虑故障预测结果、真实运行数据以及物理模型的分析结果，对目标设备的整体健康状态进行量化评估；并进行因果诊断与可视化解释。