一种基于多模态数据融合的设备状态监控方法及系统

本发明公开了一种基于多模态数据融合的设备状态监控方法及系统。该方法采集设备温度、应变、振动加速度的数值数据和运行记录文本数据并基于维修事件建立索引表实现异构数据时序对齐，结合傅里叶变换和小波变换提取设备动态特征并利用LSTM网络提取文本语义特征，设计多头交叉注意力机制实现特征深度融合，采用CatBoost构建状态评估模型并引入KL散度检测进行模型动态更新。本发明解决了设备状态监控中多源异构数据难以对齐、数值特征与文本特征难以有效融合、模型难以适应数据分布变化等技术难题，提高了状态评估的准确性和可靠性。