基于AI融合算法的工业设备异构数据采集与智能诊断方法

本发明适用于工业设备状态监测与智能故障诊断技术领域，提供了基于AI融合算法的工业设备异构数据采集与智能诊断方法，所述方法包括：获取多个采集节点的初始异构数据，经特征提取及AI融合得到初始设备状态特征，并通过智能诊断模型获得初始诊断概率，在存在诊断歧义时确定待区分候选状态集合；根据数据源类型及可调采集参数生成候选采集动作，基于参考特征分布计算预期状态区分收益，并结合数据源可信度及采集资源消耗确定目标采集动作，获取二次异构数据；将二次特征与初始设备状态特征增量融合并再次诊断。能够针对诊断歧义主动获取具有较高状态区分价值的数据，减少无效采集及资源消耗，提高工业设备智能诊断的准确性和可靠性。