摘要
本公开公开了设备故障的诊断方法及装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，通过本申请，通过获取分布式控制系统的工艺参数数据及感知设备的状态监测数据，利用预训练联合推理模型对多维度数据进行综合分析以生成设备故障概率预测结果，能够有效识别复合故障模式并适应动态工况变化，同时结合图神经网络对故障传播路径进行溯源分析，提升了特征提取与建模的有效性，因此，可以解决现有设备故障诊断系统中阈值模型难以识别复合故障、物理模型无法适应动态工况、关联分析模型故障溯源能力受限的技术问题，达到提升设备故障诊断的准确性与适应性，增强故障溯源能力，推动预测性维护向更高层次智能化发展的技术效果。
