一种洁净空气开关设备故障诊断方法及系统

本发明公开一种洁净空气开关设备故障诊断方法及系统，该方法首先采集洁净空气开关设备的气体浓度信号、局部放电信号以及环境参数，并对其进行预处理、特征提取以及特征融合，输出多模态特征向量；将多模态特征向量输入至预先构建的CNN‑LSTM‑Attention模型中，对多模态特征向量进行分类处理，得到洁净空气开关设备的故障类型以及故障的严重程度；预先构建的CNN‑LSTM‑Attention模型采用双向长短期记忆网络捕捉时序长期依赖，使用卷积神经网络提取空间相关性，并通过多头自注意力聚焦关键故障特征。本发明有效解决了单一传感器监测精度不足以及传统机器学习模型对时序数据和空间相关性建模能力弱的技术问题。