基于ReliefTab-GBM网络的发动机故障诊断方法与系统

本发明公开了基于ReliefTab‑GBM网络的发动机故障诊断方法与系统，涉及发动机故障诊断技术领域，包括：采集发动机的多模态运行数据，并进行数据预处理；提取对应的时序特征和多模态摘要信息，形成特征数据；进行特征重要性分析与筛选，生成优化后的特征子集；进行多模型诊断，生成诊断结果；进行概率校准与加权融合，生成综合诊断结果；输出发动机故障判定信息，并在达到设定阈值时触发故障告警。本发明通过多模态数据预处理、Relief特征筛选及深度学习、表格Transformer与GBM的互补诊断，再结合概率校准与加权融合，显著提升故障判定准确性与鲁棒性，有效降低误报率并确保复杂工况下的可靠告警。