一、核心技术框架概览
介绍的技术框架，集多维信号采集、混合特征提取与智能诊断算法于一体，为现代机械故障诊断提供了全新的解决方案。
1. 多维度信号采集：不仅采集振动信号，还同步采集温度、压力等工艺参数。通过加速度/速度传感器、转速计等实现整周期采样，分析频宽高达50kHz。在数据预处理阶段，通过信号对比验证数据的可信性，并采用降噪技术提升信噪比。
2. 混合特征提取：结合时频域联合分析，通过傅里叶变换提取频域特征，连续小波变换生成时频图像。关注物理特征，如0.5-1Hz低频振动与15-25Hz结构共振频率带。通过一维卷积处理频谱数据，二维卷积时频图像，实现跨维度关联的特征融合。
3. 智能诊断算法：采用概率分布预测，输出相对于标准故障数据集的概率分布，以最大概率值作为诊断结论。通过特征值趋势分析实现故障演化追踪，支持724小时监测，报警事件自动触发历史数据回溯分析。
二、典型诊断流程详解
基于WitExpert平台的诊断流程是一个自动化、智能化的过程。对采集的传感器数据进行自适应降噪处理。然后，进行频谱分析和时频图像处理，提取特征。接着，使用预训练的融合模型进行推理，输出概率分布。根据最大概率确定故障类型，并自动生成诊断报告。
三、关键技术手段展示
1. 精密监测硬件：采用光纤以太网传输，支持2000-3000Hz高频振动信号的无损采集，适应-40℃~85℃的工业环境。
2. 故障特征库建设：覆盖60%以上常见机械故障类型，包括轴承磨损、转子不平衡等典型故障模式。建立热循环效应数据库，记录部件在5000次循环后的形变参数。
3. 预测性维护系统：基于振动峰值和有效值变化率预测设备的剩余使用寿命，并自动生成月报系统，统计分析设备劣化趋势，提供维修优先级建议。
四、典型应用场景剖析
针对不同的故障类型，我们提供了特征频率、检测手段和解决方案的详细对照表。当前的技术突破点在于多物理场耦合分析，通过融合振动、温度、压力等多源数据，将故障识别准确率提升至92%以上。这种方法已经实现了50μm级的微位移检测精度，完全满足航空发动机等精密装备的监测需求。
