机电设备预测性运维中传感器融合技术的应用优化_第八期_2026_现代科技研究

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摘要：机电设备预测性运维依靠多源传感数据的有效融合，但是现有的融合方法对于数据异构性处理、实时性保证和融合策略自适应等还存在着较大的不足。本文对传感器融合技术在机电设备预测性运维中应用的现状及主要问题进行了系统的分析，并提出了一个以边缘计算为背景的自适应分层融合优化框架。该框架从数据层用基于采样频率同步的补偿重采样方法，从特征层用注意力机制的动态权重分配策略，从决策层用置信度的证据融合规则。用旋转机械轴承故障数据集和齿轮箱实测数据做验证，优化框架在故障诊断准确率、融合实时性、泛化能力等方面都比传统的单一层级融合方法要好。研究结果可以给复杂工况下的机电设备智能运维提供技术上的参考。

关键词：预测性运维；传感器融合；机电设备；自适应融合；边缘计算

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