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在现代工业生产、基础设施监控以及诸多领域，故障的及时准确识别至关重要，它关系到系统安全、效率乃至经济效益。传统的故障识别方法往往依赖于专家经验、统计分析或基于单一模态的特征工程。然而，随着传感器技术的飞速发展，我们能够获取到的数据日益丰富和多样化，呈现出显著的多模态特征，例如振动信号、电流电压波形、声音信号、图像数据等。如何有效融合这些异构数据，挖掘其内在关联，以提升故障识别的精度和鲁棒性，成为了
