本发明公开了一种面向工业互联网设备故障诊断的多模态数据融合方法,该方法基于设备故障数据集,通过将两种传感器数据融合到一个公共空间来对设备的故障进行判断,采用不同的信号处理方式对信号稳定性不同的传感器数据进行处理。该方法不仅能提高故障诊断的准确度,还能够增强某一传感器失效后系统的鲁棒性。其创新点在于:1)提出了一种基于多视图鉴别分析(MvDA)的多模态数据融合算法,算法中使用了一种迭代算法以替换原有MvDA中奇异值分解的部分,取得全局最优解从而提高投影精度以及诊断鲁棒性。2)针对平稳信号,采用能快速提取特征的1DCNN算法,对于非平稳信号采用小波变换二维图像进行特征提取。
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