1.一種智能化多傳感器融合的分板機(jī)故障預(yù)測(cè)與診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)平滑的二次采樣預(yù)處理，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述初始采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)平滑處理，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用時(shí)空干擾下的離策略評(píng)估的因果深度集建立因果關(guān)系模型，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，進(jìn)行離策略學(xué)習(xí)，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合模型包括混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn-transformer和狀態(tài)空間模型，在所述應(yīng)用混合模型實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分板機(jī)狀態(tài)之前，所述方法還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，利用cnn從所述傳感器數(shù)據(jù)中提取時(shí)空特征，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，應(yīng)用transformer架構(gòu)對(duì)提取的所述時(shí)空特征進(jìn)行序列建模，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述集成狀態(tài)空間模型，并結(jié)合所述物理模型的約束，包括：
10.一種智能化多傳感器融合的分板機(jī)故障預(yù)測(cè)與診斷系統(tǒng)，其特征在于，包括：