智能感知系统在机械故障预警中的应用研究

摘要

随着工业4.0和智能制造的深入推进，机械设备运行状态的实时监测与故障预警成为保障生产安全、提升运维效率的关键环节。本文聚焦于智能感知系统在机械故障预警中的创新应用，系统梳理了当前主流感知技术（如振动传感、声发射、红外热成像、多模态融合感知）的发展现状，并结合边缘计算、深度学习与数字孪生等新兴技术，提出一种“感知—分析—决策”一体化的智能预警架构。论文重点探讨了数据驱动与物理模型融合的混合建模方法，以解决传统阈值报警误报率高、泛化能力弱的问题。通过典型工业场景案例验证，该系统可显著提升早期微弱故障识别准确率，降低非计划停机时间。研究结果表明，智能感知系统不仅具备良好的工程实用性，也为构建自适应、自诊断的下一代智能运维体系提供了理论支撑与技术路径。