一种基于多传感器融合的振动-温度关联故障预警方法

本发明提供了一种基于多传感器融合的振动‑温度关联故障预警方法，涉及旋转机械故障诊断技术领域，该方法通过振动、温度和扭矩的三场耦合分析，实现了对旋转机械故障的高效诊断；引入了多维度健康指标，将不同量纲的传感器数据归一化为一个可监控的数值，通过动态优化的权重系数，实时反映设备健康状态。核心的深度时序神经网络模型结合注意力机制和Transformer编码层，有效处理长期依赖问题，提高了故障识别精度。本发明还展望了跨设备协同诊断、量子计算加速和数字孪生可视化等未来创新方向，具有重要的工业应用价值。