摘要
本发明实施例公开了一种基于深度学习的多模态自适应工业仪表智能控制系统，涉及工业仪表智能系统技术领域。所述系统包括：多模态数据采集模块，用于实时采集工业仪表的多模态数据，所述多模态数据包括图像、声音、温度及振动数据中的至少两个；异构数据融合模块，用于对所述多模态数据进行时空对齐和特征融合；深度强化学习控制模块，用于动态优化控制策略并生成控制指令；自适应人机交互界面，用于提供可视化操作与实时反馈；预测性维护子系统，用于基于设备状态预测故障并生成维护建议。本发明采用动态权重分配的多模态数据融合技术，解决了传统单一传感器在复杂工况下失效的问题，提升了工业仪表在测量精度、自适应性和运维效率方面的性能。
