摘要
一种多源数据融合的船舶动力设备智能健康监测方法,基于自编码器模型为各个测点分别构建监测指标,通过引入一致性准则增强多测点数据关联性;进而构建多源数据融合诊断模型,实现监测数据与设备运行状态间的直接映射;针对少样本工况数据不足问题,采用随机量化增强技术扩充数据集,并引入Transformer编码器网络与通道注意力机制,通过加权融合多源信号特征,增强模型对故障模式的辨识精度与鲁棒性;本发明充分利用多测点信息,提高故障特征提取的完整性和诊断的精度,实现复杂工况下船舶动力设备健康状态的高效、精准监测与评估。