一种基于深度学习的阀门启闭状态识别与诊断方法

本发明公开了一种基于深度学习的阀门启闭状态识别与诊断方法，包括：采集并同步多源信号，生成标准化多模态时序样本；多分支提取模态特征并融合为联合特征向量序列；联合特征输入相变分层解码器，输出分层识别结果；构建点过程层建模相变阶段内的多类异常事件，输出事件建模结果；构建条件可逆生成诊断器，输出一致性校核结果；融合结果输出状态与诊断信息并执行报警与归档。本发明通过多模态深度学习特征融合、相变分层解码与条件建模，实现阀门启闭状态的精准识别、相变阶段的精细划分及早期故障的智能诊断。