一种基于人工智能的挤压机设备故障识别方法及系统

本发明涉及设备故障诊断技术领域，具体涉及一种基于人工智能的挤压机设备故障识别方法及系统，包括以下步骤：基于多模态传感网络实时采集挤压机的关键故障特征，通过数据预处理与特征解耦优化信号质量，并利用跨设备特征映射与迁移学习提升模型的泛化能力，结合混合神经网络，在数据驱动层的基础上嵌入物理约束层，构建符合挤压机动力学特性的特征关联矩阵，通过动态权重分配机制与双目标损失优化，使故障预测模型能够实时调整，适应设备运行状态的变化，结合智能预警机制与多目标优化决策，实现故障的实时检测、分级预警与精准运维。本发明，显著提高了挤压机设备的运行稳定性与维护效率，适用于智能制造领域的设备健康管理。