智能传感技术在机电设备状态监测中的多源数据融合方法研究_第十期_2026_现代科技研究

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摘要：面向制造系统高可用运行需求，提出一种面向机电设备的智能传感与多源融合状态监测方法，将时间对齐、阈值化小波降噪与 Min-Max 归一化构成前端协同预处理，在振动、电流、温度三通道上稳定提升早期微弱征兆的显性。特征层引入阶次跟踪、包络谱与谱峭度及温升梯度，决策层构建加权 D-S 证据融合框架，结合可靠性折扣与冲突分配，并以边云协同完成权重与参数的在线更新。在三相异步电机正常、轴承磨损、转子不平衡数据集上验证，多源融合在统一评测下准确率为 98.5，召回率为 97.8， F1 值为 98.1，显著优于单一振动与单一温度方案。结果表明，该方法在变工况与强噪声条件下具备更高的鲁棒性与实用价值，可为后续健康评估与维护决策提供稳定输入。

关键词：智能传感；多源数据融合；D-S 证据理论；机电设备状态监测；阶次跟踪

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作者简介：赵伯涛（1971—），男，汉族，大专，研究方向为机电一体化。