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本发明涉及GIS隔离开关故障诊断技术领域，公开了一种GIS隔离开关机械故障检测及智能诊断分析方法、系统、设备及介质，方法包括：该方法融合多源操作信号，提取时频特征并重构增强，通过深度诊断模型识别缺陷，解决单一信号依赖和融合不足问题。多源信号全面反映GIS隔离开关状态，降低漏检误判。结合预构建故障图谱数据库优化特征提取，提升诊断准确性。要求完善数据库并更新，确保覆盖广泛且反映最新情况。训练中引入类别权重缓解样本不平衡，增强故障识别；加入可解释性损失，聚焦时频区域，提高决策透明度与可信度，便于理解诊断依据。

本发明涉及GIS隔离开关故障识别技术领域，公开了一种GIS隔离开关分合闸不到位故障多元异构信息特征的融合分析方法、系统、设备及介质，方法包括：通过获取多元异构信息集并进行融合处理，解决了现有技术中单一信息分析局限性大的问题。多元信息的融合能够更全面地反映GIS隔离开关的运行状态，避免了仅依靠单一信息导致的误判或漏判情况。采用多模态特征提取模型对各类异构信息进行特征提取，提高了故障诊断的准确性。在故障模式识别分析方面，构建基于数据驱动的故障分类模型，并通过大量标注的训练数据集进行监督训练和优化，使得模型能够在样本数据存在噪声、异常值或数据量不足的情况下，依然保持较好的性能，准确识别各种故障类型。