物理与数据双模融合未知故障自发现与诊断方法及系统

本发明公开了物理与数据双模融合未知故障自发现与诊断方法及系统，涉及工业设备状态监测与故障诊断技术领域，包括通过构建物理机理模型与数据驱动模型，分别生成设备的理论正常频谱与经验正常频谱；通过计算实时频谱与双模基准的多维残差信号，分析其频域能量分布特征，实现无需故障样本的未知故障检测与分类。系统采用移动机器人传感与远程集中计算架构，通过工业以太网实现实时通信。本发明突破了传统诊断方法对故障样本的依赖，解决了零样本条件下的故障诊断难题，实现了从异常感知到故障认知的跨越，为核电等特殊工业环境提供了全自主智能运维解决方案。