异构信息融合与稀疏化特征诊断方法、装置、设备及介质

本发明涉及智能制造技术领域，公开了一种异构信息融合与稀疏化特征诊断方法、装置、设备及介质，包括：采集产品制造全周期内的多源过程参数，形成原始时间序列数据，对其进行预处理以获得多维时间序列数据集，基于关键过程参数的时间序列划分制造子阶段，提取各阶段的特征并组合为高维原始特征向量，结合运行状态偏差类别对该特征向量进行处理，确定优化的过程参数通道子集及优化特征集，利用预先训练的分类器模型进行诊断并输出运行状态偏差类别。本发明通过结构化特征提取与优化特征筛选，使诊断模型能够在复杂工况下有效识别运行状态偏差，提升诊断准确性并降低特征冗余。