一种基于振动波形特征矩阵的工业设备启停机状态判断方法、系统、设备及介质

本发明涉及工业设备智能运维技术领域，具体涉及一种基于振动波形特征矩阵的工业设备启停机状态判断方法、系统、设备及介质，具体通过采集设备振动波形数据，提取时域和频域特征值构建特征矩阵，并采用具有特定隐藏层结构（8‑16‑8神经元）的深度学习模型进行训练和分类，实现了对停机、开机、停机到开机、开机到停机四种状态的高精度识别。本发明通过动态更新机制持续优化模型有效解决了传统方法因设备差异和环境干扰导致的误判问题，显著提升了工业设备故障诊断的可靠性。同时，本发明还提供了相应的系统、电子设备及计算机可读存储介质，便于实际应用部署。