摘要
本发明公开了一种轨道交通枢纽设备故障智能诊断及预警方法,涉及轨道交通设备故障诊断与预测性维护技术领域,包括采集多模态数据,并基于设备拓扑关系和时间戳,对多模态数据进行时空对齐,生成多维故障特征数据;将多维故障特征数据输入并行特征提取模块,生成故障特征向量;将故障特征向量输入故障诊断模型,并基于ResNet‑18网络主干结构进行初步分类,输出对应的故障类型和置信度;根据故障发展趋势预测结果计算设备的剩余使用寿命,生成预警信息,并结合置信度的历史预警统计数据和设备实时负载率,动态调整置信度,实现预警通知的分级管理。本发明不仅增强了故障预测的准确性,还实现了运维策略的智能化与精细化。