一种基于人工智能的发电设备状态故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的发电设备状态故障诊断方法及系统，方法包括：根据发电设备物理拓扑结构，向关键部件主动注入预设频谱的机械激励信号，融合生成时‑空‑频三维数据体；将三维数据体输入物理嵌入式变分自编码器，输出设备状态纯净特征张量；将纯净特征张量输入图时空因果推理网络，生成带概率权重的故障传播因果图谱；对故障传播因果图谱进行多智能体诊断，输出带可信度区间的、包含故障定位与根因分析的故障诊断报告；将故障诊断报告实时映射至设备数字孪生体，输出使全生命周期运维成本期望值最小的自适应维护策略序列。利用本发明实施例，能够提升故障诊断的准确性与抗干扰能力，有效降低运维成本。