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《基于深度学习的多模态过程故障诊断方法研究》

一、引言

随着工业生产过程的日益复杂化，多模态过程故障诊断变得愈发重要。多模态过程故障诊断涉及多个传感器数据源的融合和利用，要求系统能够有效地处理和解析不同类型的数据，从而准确诊断故障。传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验，无法适应复杂多变的工业环境。近年来，深度学习技术的快速发展为多模态过程故障诊断提供了新的解决方案。本文旨在研究基于深度学习的多模态过程故障诊断方法，以期为相关领域的学者和从业者提供一定的理论和技术支持。

二、多模态数据的特点及来源

多模态数据是指在同一过程中，通过不同传感器或测量设备获取的不同类型的数据。这些数据在故障诊断中具有