电子设备故障预警的多源异构数据融合AI算法设计

摘要

在工业自动化、航空航天等关键领域，电子设备的稳定运行直接决定系统可靠性。传统故障预警依赖单一
数据源，难以全面表征设备复杂运行状态，易出现预警延迟或误报。针对此问题，本文提出一种基于多源异构数据
融合的AI预警算法。首先，梳理电子设备运行过程中时序传感、文本日志、图像监测三类异构数据的特性，设计针
对性预处理流程，实现数据清洗、标准化与特征提取；其次，构建改进注意力机制融合模块，动态分配不同数据源
权重，生成全局融合特征；最后，基于卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）构建混合预警模型，实
现故障识别与等级判定。实验采用某工业控制电子设备实测数据验证，结果表明，该算法预警准确率达96.5%，误报
率仅2.3%，平均提前预警时间27.8分钟，综合性能优于传统单源数据算法及经典融合算法。该研究为电子设备预测
性维护提供了可靠技术支撑。