摘要
本发明公开了一种基于数控机床的AI故障预测诊断系统及方法，属于故障诊断技术领域；用于解决现有方案中数控机床全生命周期不能实施高效故障预警与健康管理的技术问题；覆盖数控机床全生命周期和多工况的数据监测，通过高维特征矩阵与故障标签的关联，为后续模型训练提供高质量标注数据；利用改进变分模态分解算法，结合小波包能量熵量化各模态的故障信息，通过时空对齐消除多传感器数据的时间偏移，利用注意力机制自适应分配不同特征的权重，有效增强了融合特征向量的判别性；通过基于双向门控循环单元捕捉特征序列的长期依赖关系、改进卷积神经网络强化局部细节特征，二者协同可以有效提升模型对复杂故障模式的拟合能力。
