(12)發(fā)明專利田艷艷李晨張震姜狀A(yù)U2020103923A4,2021.02.11審查員邵景晨務(wù)所(普通合伙)37383多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方本發(fā)明公開了多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)物理特性差異及非線性耦合導(dǎo)致的噪聲干擾通過量化多頻段信號間的非線性耦合強(qiáng)度構(gòu)建獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)，結(jié)合多類型傳獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)，結(jié)合多類型傳感器的物理響應(yīng)特性，確定多源數(shù)據(jù)的初始頻段劃分范圍調(diào)整初始頻段劃分范圍，生成與工況匹配的頻段劃分規(guī)則構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中的各頻段的耦合強(qiáng)度優(yōu)先級剝離多源數(shù)據(jù)中的非線性耦合噪聲分量，得到目標(biāo)頻段能量特征基于設(shè)備負(fù)載率與目標(biāo)頻段能量特征的時序同步關(guān)系，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合動態(tài)權(quán)重系數(shù)將多源數(shù)據(jù)的頻域特征按動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行跨頻段能量疊加，生成設(shè)備狀態(tài)融合特征向量基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中與故障特征庫匹配的關(guān)鍵頻段能量分布，通過多級驗證排除偽頻段特征，輸出故障診斷結(jié)21.多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)，結(jié)合多類型傳感器的物理響應(yīng)特性，確定多源數(shù)據(jù)獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的轉(zhuǎn)速、溫度及壓力，并提取多類型傳感器的諧振頻率、靈敏度及線性響應(yīng)范圍作為物理響應(yīng)特性；根據(jù)傳感器的諧振頻率劃分頻域響應(yīng)范圍，結(jié)合靈敏度與線性響應(yīng)范圍確定各傳感器的有效頻段邊界；基于運行參數(shù)中的轉(zhuǎn)速與溫度，在有效頻段邊界內(nèi)動態(tài)調(diào)整初始頻段劃分范圍，生成包含低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的初始頻段劃分結(jié)果；S2、調(diào)整初始頻段劃分范圍，生成與工況匹配的頻段劃分規(guī)則；S3、構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣；S4、根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中的各頻段的耦合強(qiáng)度優(yōu)先級剝離多源數(shù)據(jù)中的非線性耦合噪聲分量，得到目標(biāo)頻段能量特征；S5、基于設(shè)備負(fù)載率與目標(biāo)頻段能量特征的時序同步關(guān)系，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合根據(jù)設(shè)備負(fù)載率變化趨勢與目標(biāo)頻段能量特征的時序波動方向，計算低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)；基于能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)確定低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的權(quán)重動態(tài)調(diào)整策略，生成與負(fù)載正相關(guān)或負(fù)相關(guān)的權(quán)重增量系數(shù)；根據(jù)設(shè)備負(fù)載率的實時變化速率修正權(quán)重增量系數(shù)，結(jié)合中頻熱傳導(dǎo)帶的能量穩(wěn)定性對動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行歸一化處理，使低頻、中頻及高頻的權(quán)重總和為固定值，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合動態(tài)權(quán)重系數(shù)；S6、將多源數(shù)據(jù)的頻域特征按動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行跨頻段能量疊加，生成設(shè)備狀態(tài)融合特征向量；S7、基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中與故障特征庫匹配的關(guān)鍵頻段能量分布，通過多級驗證排除偽頻段特征，輸出故障診斷結(jié)果。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法，其特征在于，多維耦合強(qiáng)度矩陣的構(gòu)建邏輯為：基于頻段劃分規(guī)則提取各頻段內(nèi)信號的能量累積速率，通過多頻段信號間的非線性相關(guān)性分析與噪聲傳遞參數(shù)計算各頻段間的非線性耦合強(qiáng)度以構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法，其特征在于，調(diào)整初始頻段劃分范圍，生成與工況匹配的頻段劃分規(guī)則，包括：根據(jù)設(shè)備負(fù)載率與歷史運行數(shù)據(jù)中相同負(fù)載下的頻段能量分布規(guī)律，提取低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的能量占比閾值；基于設(shè)備當(dāng)前轉(zhuǎn)速與溫度參數(shù)，匹配低頻機(jī)械振動帶與中頻熱傳導(dǎo)帶的頻率邊界偏移量，動態(tài)擴(kuò)展或壓縮初始頻段劃分范圍；根據(jù)環(huán)境噪聲強(qiáng)度調(diào)整高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率下限，生成包含更新后低頻、中頻及高頻頻段范圍的工況匹配的頻段劃分規(guī)則。34.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法，其特征在于，基于頻段劃分規(guī)則提取各頻段內(nèi)信號的能量累積速率，通過多頻段信號間的非線性相關(guān)性分析與噪聲傳遞參數(shù)計算各頻段間的非線性耦合強(qiáng)度以構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維基于頻段劃分規(guī)則提取低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶內(nèi)信號的能量累積速率，計算各頻段在單位時間內(nèi)的能量變化梯度；通過低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶間的相位同步性分析，結(jié)合噪聲傳遞參數(shù)中的傳感器靈敏度與線性響應(yīng)范圍，計算頻段間的非線性耦合強(qiáng)度；以頻段能量分布為約束條件，將各頻段的能量變化梯度與非線性耦合強(qiáng)度映射為矩陣行列元素，生成包含低頻、中頻及高頻耦合關(guān)系的多維耦合強(qiáng)度矩陣。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法，其特征在于，根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中的各頻段的耦合強(qiáng)度優(yōu)先級剝離多源數(shù)據(jù)中的非線性耦合噪聲分根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的耦合強(qiáng)度值，按降序排列生成耦合強(qiáng)度優(yōu)先級序列；基于耦合強(qiáng)度優(yōu)先級序列，依次對多源數(shù)據(jù)中高頻聲學(xué)噪聲帶與低頻機(jī)械振動帶的重疊頻段進(jìn)行信號分離，濾除非線性耦合噪聲分量；通過頻段能量分布約束條件驗證剩余頻段的能量占比閾值，去除不符合閾值約束的殘留噪聲分量；將經(jīng)過噪聲剝離的低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶能量特征合并，生成目標(biāo)頻段能量特征。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法，其特征在于，將多源數(shù)據(jù)的頻域特征按動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行跨頻段能量疊加，生成設(shè)備狀態(tài)融合特征向量，包括：提取多源數(shù)據(jù)中低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的頻域特征，分別轉(zhuǎn)換為對應(yīng)頻段的時頻能量值；基于頻段劃分規(guī)則，對低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的時頻能量值進(jìn)行頻段對齊處理，消除頻段間重疊區(qū)域的能量沖突；將動態(tài)權(quán)重系數(shù)按頻段類型分配至對應(yīng)時頻能量值，疊加低頻機(jī)械振動帶對高頻聲學(xué)噪聲帶的跨頻段影響因子，生成加權(quán)疊加能量值；根據(jù)設(shè)備負(fù)載率變化速率修正加權(quán)疊加能量值的動態(tài)修正系數(shù)，融合中頻熱傳導(dǎo)帶能量均值的穩(wěn)定性補(bǔ)償權(quán)重，生成設(shè)備狀態(tài)融合特征向量。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法，其特征在于，基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中與故障特征庫匹配的關(guān)鍵頻段能量分布，通過多級驗證排除偽基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的能量分布，匹配故障特征庫中預(yù)設(shè)故障模式的關(guān)鍵頻段能量幅值閾值與時序連續(xù)性條件；通過能量幅值驗證剔除未達(dá)到低頻機(jī)械振動帶能量累積速率閾值或高頻聲學(xué)噪聲帶能量峰值閾值的偽頻段特征；4基于目標(biāo)頻段能量特征的頻段間相關(guān)性，驗證剩余頻段特征的能量波動方向與故障特征庫中故障模式的時序同步性；根據(jù)驗證結(jié)果修正動態(tài)權(quán)重系數(shù)，抑制與故障特征庫不匹配的頻段權(quán)重，輸出包含故障類型及置信度的診斷結(jié)果。8.多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，用于實現(xiàn)權(quán)利要求1-7任一項所述的多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法，其特征在于，包括：參數(shù)傳感頻段模塊：獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)，結(jié)合多類型傳感器的物理響應(yīng)特性，確定多源數(shù)據(jù)的初始頻段劃分范圍；工況頻段規(guī)則模塊：調(diào)整初始頻段劃分范圍，生成與工況匹配的頻段劃分規(guī)則；多維耦合強(qiáng)度模塊：構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣；噪聲剝離特征模塊：根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中的各頻段的耦合強(qiáng)度優(yōu)先級剝離多源數(shù)據(jù)中的非線性耦合噪聲分量，得到目標(biāo)頻段能量特征；負(fù)載動態(tài)權(quán)重模塊：基于設(shè)備負(fù)載率與目標(biāo)頻段能量特征的時序同步關(guān)系，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合動態(tài)權(quán)重系數(shù)；跨頻能量融合模塊：將多源數(shù)據(jù)的頻域特征按動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行跨頻段能量疊加，生成設(shè)備狀態(tài)融合特征向量；多級診斷輸出模塊：基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中與故障特征庫匹配的關(guān)鍵頻段能量5多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，本發(fā)明涉及多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]在工業(yè)設(shè)備設(shè)施的多場景巡檢中，通常采用多類型傳感器同步采集設(shè)備的振動、溫度、聲學(xué)等異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的綜合分析與故障預(yù)警；現(xiàn)有技術(shù)依賴于對多模態(tài)數(shù)據(jù)的時序?qū)R、特征提取與模式識別，以提升檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性，工業(yè)現(xiàn)場復(fù)雜環(huán)境下的多源傳感器數(shù)據(jù)往往存在物理特性差異及信號耦合效應(yīng)，導(dǎo)致融合過程中產(chǎn)生干擾噪聲，直接影響后續(xù)分析的可靠性。[0003]現(xiàn)有技術(shù)中由于多模態(tài)數(shù)據(jù)在采集與融合過程中受傳感器物理特性差異及環(huán)境干擾的影響，不同傳感器信號間的非線性交互作用會引發(fā)噪聲耦合放大問題；這種噪聲耦合放大問題會在數(shù)據(jù)融合階段生成與真實故障特征高度相似的偽特征，導(dǎo)致設(shè)備狀態(tài)誤判，降低了巡檢的故障檢測精度與可靠性。發(fā)明內(nèi)容[0004]為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明的實施例提供多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。[0006]多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法，包括如下步驟：[0007]S1、獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)，結(jié)合多類型傳感器的物理響應(yīng)特性，確定多源數(shù)據(jù)的初始頻段劃分范圍；[0009]S3、構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣；[0010]S4、根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中的各頻段的耦合強(qiáng)度優(yōu)先級剝離多源數(shù)據(jù)中的非線性耦合噪聲分量，得到目標(biāo)頻段能量特征；[0011]S5、基于設(shè)備負(fù)載率與目標(biāo)頻段能量特征的時序同步關(guān)系，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合動態(tài)權(quán)重系數(shù)；[0012]S6、將多源數(shù)據(jù)的頻域特征按動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行跨頻段能量疊加，生成設(shè)備狀態(tài)融合特征向量；[0013]S7、基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中與故障特征庫匹配的關(guān)鍵頻段能量分布，通過多級驗證排除偽頻段特征，輸出故障診斷結(jié)果。[0014]在一個優(yōu)選的實施方式中，多維耦合強(qiáng)度矩陣的構(gòu)建邏輯為：基于頻段劃分規(guī)則提取各頻段內(nèi)信號的能量累積速率，通過多頻段信號間的非線性相關(guān)性分析與噪聲傳遞參數(shù)計算各頻段間的非線性耦合強(qiáng)度以構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣。[0015]在一個優(yōu)選的實施方式中，獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)，結(jié)合多類型傳感器的6物理響應(yīng)特性，確定多源數(shù)據(jù)的初始頻段劃分[0016]獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的轉(zhuǎn)速、溫度及壓力，并提取多類型傳感器的諧振頻率、靈敏度及線性響應(yīng)范圍作為物理響應(yīng)特性；[0017]根據(jù)傳感器的諧振頻率劃分頻域響應(yīng)范圍，結(jié)合靈敏度與線性響應(yīng)范圍確定各傳感器的有效頻段邊界；[0018]基于運行參數(shù)中的轉(zhuǎn)速與溫度，在有效頻段邊界內(nèi)動態(tài)調(diào)整初始頻段劃分范圍，生成包含低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的初始頻段劃分結(jié)果。[0019]在一個優(yōu)選的實施方式中，調(diào)整初始頻段劃分范圍，生成與工況匹配的頻段劃分[0020]根據(jù)設(shè)備負(fù)載率與歷史運行數(shù)據(jù)中相同負(fù)載下的頻段能量分布規(guī)律，提取低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的能量占比閾值；[0021]基于設(shè)備當(dāng)前轉(zhuǎn)速與溫度參數(shù)，匹配低頻機(jī)械振動帶與中頻熱傳導(dǎo)帶的頻率邊界偏移量，動態(tài)擴(kuò)展或壓縮初始頻段劃分范圍；[0022]根據(jù)環(huán)境噪聲強(qiáng)度調(diào)整高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率下限，生成包含更新后低頻、中頻及高頻頻段范圍的工況匹配的頻段劃分規(guī)則。[0023]在一個優(yōu)選的實施方式中，基于頻段劃分規(guī)則提取各頻段內(nèi)信號的能量累積速率，通過多頻段信號間的非線性相關(guān)性分析與噪聲傳遞參數(shù)計算各頻段間的非線性耦合強(qiáng)度以構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣，包括：[0024]基于頻段劃分規(guī)則提取低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶內(nèi)信號的能量累積速率，計算各頻段在單位時間內(nèi)的能量變化梯度；[0025]通過低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶間的相位同步性分析，結(jié)合噪聲傳遞參數(shù)中的傳感器靈敏度與線性響應(yīng)范圍，計算頻段間的非線性耦合強(qiáng)度；[0026]以頻段能量分布為約束條件，將各頻段的能量變化梯度與非線性耦合強(qiáng)度映射為矩陣行列元素，生成包含低頻、中頻及高頻耦合關(guān)系的多維耦合強(qiáng)度矩陣。[0027]在一個優(yōu)選的實施方式中，根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中的各頻段的耦合強(qiáng)度優(yōu)先級剝離多源數(shù)據(jù)中的非線性耦合噪聲分量，得到目標(biāo)頻段能量特征，包括：[0028]根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的耦合強(qiáng)度值，按降序排列生成耦合強(qiáng)度優(yōu)先級序列；[0029]基于耦合強(qiáng)度優(yōu)先級序列，依次對多源數(shù)據(jù)中高頻聲學(xué)噪聲帶與低頻機(jī)械振動帶的重疊頻段進(jìn)行信號分離，濾除非線性耦合噪聲分量；[0030]通過頻段能量分布約束條件驗證剩余頻段的能量占比閾值，去除不符合閾值約束的殘留噪聲分量；[0031]將經(jīng)過噪聲剝離的低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶能量特征合并，生成目標(biāo)頻段能量特征。[0032]在一個優(yōu)選的實施方式中，基于設(shè)備負(fù)載率與目標(biāo)頻段能量特征的時序同步關(guān)[0033]根據(jù)設(shè)備負(fù)載率變化趨勢與目標(biāo)頻段能量特征的時序波動方向，計算低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)；[0034]基于能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)確定低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的權(quán)重動態(tài)調(diào)整7策略，生成與負(fù)載正相關(guān)或負(fù)相關(guān)的權(quán)重增量系數(shù)；[0035]根據(jù)設(shè)備負(fù)載率的實時變化速率修正權(quán)重增量系數(shù)，結(jié)合中頻熱傳導(dǎo)帶的能量穩(wěn)[0036]對動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行歸一化處理，使低頻、中頻及高頻的權(quán)重總和為固定值，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合動態(tài)權(quán)重系數(shù)。[0037]在一個優(yōu)選的實施方式中，將多源數(shù)據(jù)的頻域特征按動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行跨頻段能[0038]提取多源數(shù)據(jù)中低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的頻域特征，分別轉(zhuǎn)換為對應(yīng)頻段的時頻能量值；[0039]基于頻段劃分規(guī)則，對低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的時頻能量值進(jìn)行頻段對齊處理，消除頻段間重疊區(qū)域的能量沖突；[0040]將動態(tài)權(quán)重系數(shù)按頻段類型分配至對應(yīng)時頻能量值，疊加低頻機(jī)械振動帶對高頻聲學(xué)噪聲帶的跨頻段影響因子，生成加權(quán)疊加能量值；[0041]根據(jù)設(shè)備負(fù)載率變化速率修正加權(quán)疊加能量值的動態(tài)修正系數(shù)，融合中頻熱傳導(dǎo)帶能量均值的穩(wěn)定性補(bǔ)償權(quán)重，生成設(shè)備狀態(tài)融合特征向量。[0042]在一個優(yōu)選的實施方式中，基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中與故障特征庫匹配的關(guān)[0043]基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的能量分布，匹配故障特征庫中預(yù)設(shè)故障模式的關(guān)鍵頻段能量幅值閾值與時序連續(xù)性條[0044]通過能量幅值驗證剔除未達(dá)到低頻機(jī)械振動帶能量累積速率閾值或高頻聲學(xué)噪聲帶能量峰值閾值的偽頻段特征；[0045]基于目標(biāo)頻段能量特征的頻段間相關(guān)性，驗證剩余頻段特征的能量波動方向與故障特征庫中故障模式的時序同步性；[0046]根據(jù)驗證結(jié)果修正動態(tài)權(quán)重系數(shù)，抑制與故障特征庫不匹配的頻段權(quán)重，輸出包含故障類型及置信度的診斷結(jié)果。[0048]參數(shù)傳感頻段模塊：獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)，結(jié)合多類型傳感器的物理響應(yīng)特性，確定多源數(shù)據(jù)的初始頻段劃分范圍；[0050]多維耦合強(qiáng)度模塊：構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣；[0051]噪聲剝離特征模塊：根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中的各頻段的耦合強(qiáng)度優(yōu)先級剝離多源數(shù)據(jù)中的非線性耦合噪聲分量，得到目標(biāo)頻段能量特征；[0052]負(fù)載動態(tài)權(quán)重模塊：基于設(shè)備負(fù)載率與目標(biāo)頻段能量特征的時序同步關(guān)系，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合動態(tài)權(quán)重系數(shù)；[0053]跨頻能量融合模塊：將多源數(shù)據(jù)的頻域特征按動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行跨頻段能量疊[0054]多級診斷輸出模塊：基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中與故障特征庫匹配的關(guān)鍵頻段能量分布，通過多級驗證排除偽頻段特征，輸出故障診斷結(jié)果。8[0056]1、通過動態(tài)頻段劃分規(guī)則與多維耦合強(qiáng)度分析，有效區(qū)分真實設(shè)備狀態(tài)特征與噪聲耦合偽特征，解決了傳統(tǒng)方法中因傳感器物理特性差異及信號耦合導(dǎo)致的誤判問題，基于負(fù)載率與能量時序同步性的動態(tài)權(quán)重融合機(jī)制，使特征融合過程與設(shè)備實際工況實時適配，避免靜態(tài)權(quán)重分配造成的特征失真，增強(qiáng)了復(fù)雜工業(yè)場景下的數(shù)據(jù)表征能力，同時，頻段間非線性耦合強(qiáng)度的量化建模，能夠精準(zhǔn)剝離高頻噪聲對低頻信號的干擾分量，顯著提升多源數(shù)據(jù)在時頻域的分析可靠性；[0057]2、通過多級驗證機(jī)制對融合特征進(jìn)行能量幅值、時序連續(xù)性及頻段相關(guān)性的遞進(jìn)式篩查，從多維度排除環(huán)境噪聲與設(shè)備瞬態(tài)波動產(chǎn)生的偽特征干擾，確保診斷結(jié)果與真實故障模式的高度匹配；結(jié)合故障特征庫中預(yù)設(shè)的頻段能量分布規(guī)則，動態(tài)修正權(quán)重系數(shù)以聚焦關(guān)鍵故障頻段，使診斷邏輯兼具自適應(yīng)性及可追溯性；不僅能夠準(zhǔn)確識別早期故障的微弱特征，還可通過頻段能量分布與權(quán)重系數(shù)的關(guān)聯(lián)分析，直觀定位故障來源，為設(shè)備維護(hù)提供明確決策依據(jù)。附圖說明[0058]圖1為本發(fā)明多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法的流程圖；[0059]圖2為本發(fā)明多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式[0060]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他[0061]實施例1:圖1給出了本發(fā)明多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法，其包括[0062]S1、獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)，結(jié)合多類型傳感器的物理響應(yīng)特性，確定多源數(shù)據(jù)的初始頻段劃分范圍；[0063]S2、調(diào)整初始頻段劃分范圍，生成與工況[0064]S3、構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣；[0065]S4、根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中的各頻段的耦合強(qiáng)度優(yōu)先級剝離多源數(shù)據(jù)中的非線性耦合噪聲分量，得到目標(biāo)頻段能量特征；[0066]S5、基于設(shè)備負(fù)載率與目標(biāo)頻段能量特征的時序同步關(guān)系，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合動態(tài)權(quán)重系數(shù)；[0067]S6、將多源數(shù)據(jù)的頻域特征按動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行跨頻段能量疊加，生成設(shè)備狀態(tài)融合特征向量；[0068]S7、基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中與故障特征庫匹配的關(guān)鍵頻段能量分布，通過多級驗證排除偽頻段特征，輸出故障診斷結(jié)果。[0069]S1、獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)，結(jié)合多類型傳感器的物理響應(yīng)特性，確定多源9[0070]獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的轉(zhuǎn)速、溫度及壓力，并提取多類型傳感器的諧振頻率、靈敏度及線性響應(yīng)范圍作為物理響應(yīng)特性；[0071]根據(jù)傳感器的諧振頻率劃分頻域響應(yīng)范圍，結(jié)合靈敏度與線性響應(yīng)范圍確定各傳感器的有效頻段邊界；[0072]基于運行參數(shù)中的轉(zhuǎn)速與溫度，在有效頻段邊界內(nèi)動態(tài)調(diào)整初始頻段劃分范圍，生成包含低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的初始頻段劃分結(jié)果。[0073]工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)包括轉(zhuǎn)速、溫度及壓力。轉(zhuǎn)速通過光電編碼器測量設(shè)備轉(zhuǎn)軸的旋轉(zhuǎn)速度獲取。溫度通過熱電偶傳感器采集設(shè)備表面或內(nèi)部的熱力學(xué)狀態(tài)。壓力通過壓力變送器監(jiān)測管道或腔體的流體壓力。多類型傳感器的物理響應(yīng)特性中，諧振頻率為傳感器出廠標(biāo)定的固有頻率參數(shù)，靈敏度為傳感器輸出信號與物理量輸入之間的比例系數(shù)，線性響應(yīng)范圍為傳感器輸出信號與輸入物理量保持線性關(guān)系的最大工作區(qū)間。[0074]根據(jù)傳感器的諧振頻率劃分頻域響應(yīng)范圍時，振動傳感器的頻域響應(yīng)范圍為諧振頻率的預(yù)設(shè)倍頻區(qū)間。例如，當(dāng)振動傳感器的諧振頻率為5kHz時，頻域響應(yīng)范圍劃分為1kHz至10kHz。結(jié)合靈敏度與線性響應(yīng)范圍確定各傳感器的有效頻段邊界時，有效頻段邊界為頻域響應(yīng)范圍與線性響應(yīng)范圍的重疊區(qū)域。例如，振動傳感器的線性響應(yīng)范圍為2kHz至8kHz[0075]基于運行參數(shù)中的轉(zhuǎn)速與溫度在有效頻段邊界內(nèi)動態(tài)調(diào)整初始頻段劃分范圍時，低頻機(jī)械振動帶的頻率范圍根據(jù)設(shè)備轉(zhuǎn)速動態(tài)調(diào)整。例如，當(dāng)設(shè)備轉(zhuǎn)速升高至額定轉(zhuǎn)速的預(yù)設(shè)比例時，低頻機(jī)械振動帶的上限頻率相應(yīng)擴(kuò)展。中頻熱傳導(dǎo)帶的中心頻率根據(jù)設(shè)備溫度調(diào)整。例如，當(dāng)設(shè)備溫度超過預(yù)設(shè)閾值時，中頻熱傳導(dǎo)帶的中心頻率向低頻方向偏移。高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率下限根據(jù)環(huán)境噪聲強(qiáng)度調(diào)整。例如，當(dāng)環(huán)境噪聲強(qiáng)度增大時，高頻聲學(xué)噪聲帶的下限頻率提高以過濾低頻噪聲干擾。[0076]初始頻段劃分結(jié)果中，低頻機(jī)械振動帶用于監(jiān)測機(jī)械結(jié)構(gòu)的振動特征，中頻熱傳導(dǎo)帶用于分析設(shè)備的熱力學(xué)狀態(tài)，高頻聲學(xué)噪聲帶用于捕獲高頻噪聲信號。[0078]根據(jù)設(shè)備負(fù)載率與歷史運行數(shù)據(jù)中相同負(fù)載下的頻段能量分布規(guī)律，提取低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的能量占比閾值；[0079]基于設(shè)備當(dāng)前轉(zhuǎn)速與溫度參數(shù)，匹配低頻機(jī)械振動帶與中頻熱傳導(dǎo)帶的頻率邊界偏移量，動態(tài)擴(kuò)展或壓縮初始頻段劃分范圍；[0080]根據(jù)環(huán)境噪聲強(qiáng)度調(diào)整高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率下限，生成包含更新后低頻、中頻及高頻頻段范圍的工況匹配的頻段劃分規(guī)則。[0081]設(shè)備負(fù)載率為設(shè)備當(dāng)前輸出功率與額定功率的比值，通過功率傳感器實時采集。歷史運行數(shù)據(jù)中相同負(fù)載下的頻段能量分布規(guī)律通過統(tǒng)計歷史數(shù)據(jù)庫中相同負(fù)載率下的多源數(shù)據(jù)頻段能量占比獲得。低頻機(jī)械振動帶的能量占比閾值為歷史數(shù)據(jù)中相同負(fù)載下低頻段能量占整體能量的最小比例，例如當(dāng)負(fù)載率為70%時，低頻機(jī)械振動帶能量占比閾值為30%。中頻熱傳導(dǎo)帶的能量占比閾值為歷史數(shù)據(jù)中相同負(fù)載下中頻段能量占整體能量的平均比例，例如當(dāng)負(fù)載率為70%時，中頻熱傳導(dǎo)帶能量占比閾值為45%。高頻聲學(xué)噪聲帶的能量占比閾值為歷史數(shù)據(jù)中相同負(fù)載下高頻段能量占整體能量的最大波動比例，例如當(dāng)負(fù)載率為70%時，高頻聲學(xué)噪聲帶能量占比閾值為25%。[0082]設(shè)備當(dāng)前轉(zhuǎn)速通過光電編碼器實時測量，溫度參數(shù)通過熱電偶傳感器實時采集。低頻機(jī)械振動帶的頻率邊界偏移量根據(jù)轉(zhuǎn)速與預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速閾值的差值確定，例如當(dāng)設(shè)備當(dāng)前轉(zhuǎn)速超過預(yù)設(shè)轉(zhuǎn)速閾值的10%時，低頻機(jī)械振動帶的頻率上限從500Hz擴(kuò)展至800Hz以覆蓋高頻振動諧波。中頻熱傳導(dǎo)帶的頻率邊界偏移量根據(jù)溫度參數(shù)與預(yù)設(shè)溫度閾值的差值確定，例如當(dāng)設(shè)備溫度超過預(yù)設(shè)溫度閾值的5℃時，中頻熱傳導(dǎo)帶的頻率下限從30Hz降低至20Hz以適配熱擴(kuò)散速率變化。動態(tài)擴(kuò)展或壓縮初始頻段劃分范圍時，低頻機(jī)械振動帶與中頻熱傳導(dǎo)帶的頻率邊界調(diào)整幅度與轉(zhuǎn)速或溫度偏差呈線性關(guān)系，例如轉(zhuǎn)速每超過預(yù)設(shè)閾值1%,低頻機(jī)械振動帶頻率上限擴(kuò)展10Hz。[0083]環(huán)境噪聲強(qiáng)度通過聲級計實時測量，單位為分貝。高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率下限根據(jù)環(huán)境噪聲強(qiáng)度動態(tài)調(diào)整，例如當(dāng)環(huán)境噪聲強(qiáng)度小于60分貝時，高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率下限保持為2kHz。當(dāng)環(huán)境噪聲強(qiáng)度為60分貝至80分貝時，高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率下限提升至5kHz以過濾低頻環(huán)境噪聲。當(dāng)環(huán)境噪聲強(qiáng)度大于80分貝時，高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率下限提升至8kHz。調(diào)整后的高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率下限與噪聲強(qiáng)度呈分段線性關(guān)系，例如噪聲強(qiáng)[0084]生成包含更新后低頻、中頻及高頻頻段范圍的工況匹配的頻段劃分規(guī)則時，低頻機(jī)械振動帶的頻率范圍更新為OHz至800Hz,中頻熱傳導(dǎo)帶的頻率范圍更新為20Hz至100Hz,高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率范圍更新為5kHz至10kHz。更新后的頻段劃分規(guī)則通過配置文件或[0085]S3、構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣。[0086]其中，多維耦合強(qiáng)度矩陣的構(gòu)建邏輯為：基于頻段劃分規(guī)則提取各頻段內(nèi)信號的能量累積速率，通過多頻段信號間的非線性相關(guān)性分析與噪聲傳遞參數(shù)計算各頻段間的非線性耦合強(qiáng)度以構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣，包括：[0087]基于頻段劃分規(guī)則提取低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶內(nèi)信號的能量累積速率，計算各頻段在單位時間內(nèi)的能量變化梯度；[0088]通過低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶間的相位同步性分析，結(jié)合噪聲傳遞參數(shù)中的傳感器靈敏度與線性響應(yīng)范圍，計算頻段間的非線性耦合強(qiáng)度；[0089]以頻段能量分布為約束條件，將各頻段的能量變化梯度與非線性耦合強(qiáng)度映射為矩陣行列元素，生成包含低頻、中頻及高頻耦合關(guān)系的多維耦合強(qiáng)度矩陣。[0090]頻段劃分規(guī)則為步驟S2生成的包含低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的工況匹配的頻段劃分規(guī)則。低頻機(jī)械振動帶內(nèi)信號的能量累積速率為單位時間內(nèi)信號能量總和的變化率，通過積分低頻機(jī)械振動帶內(nèi)振動信號的能量值并計算相鄰時間窗口的能量差值獲得。例如，低頻機(jī)械振動帶在每秒內(nèi)能量總和從1000單位增至1500單位時，能量累積速率為500單位/秒。中頻熱傳導(dǎo)帶內(nèi)信號的能量累積速率為單位時間內(nèi)熱成像信號的能量均值變化率，通過計算相鄰時間窗口的熱成像能量均值的差值獲得。例如，中頻熱傳導(dǎo)帶在每秒內(nèi)能量均值從200單位降至150單位時，能量累積速率為-50單位/秒。高頻聲學(xué)噪聲帶內(nèi)信號的能量累積速率為單位時間內(nèi)聲學(xué)信號的能量峰值變化率，通過提取聲學(xué)信號的最大能量值并計算相鄰時間窗口的峰值差值獲得。例如，高頻聲學(xué)噪聲帶在每秒內(nèi)能量峰值從5000單位波動至5500單位時，能量累積速率為500單位/秒。[0091]低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶間的相位同步性分析通過計算兩頻段信號相11位差的一致性實現(xiàn)。相位信息通過希爾伯特變換提取，相位差的一致性通過統(tǒng)計相位差的方差衡量。例如，當(dāng)?shù)皖l機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的相位差方差小于預(yù)設(shè)閾值時，判定兩頻段存在相位同步性。噪聲傳遞參數(shù)中的傳感器靈敏度為步驟S1中定義的傳感器輸出信號與輸入物理量的比例系數(shù)，線性響應(yīng)范圍為步驟S1中定義的傳感器有效工作頻段。結(jié)合靈敏度與線性響應(yīng)范圍計算頻段間的非線性耦合強(qiáng)度時，高頻聲學(xué)噪聲帶的靈敏度權(quán)重為線性響應(yīng)范圍內(nèi)靈敏度的歸一化值。例如，當(dāng)高頻聲學(xué)噪聲帶的靈敏度為2mV/Pa且線性響應(yīng)范圍為5kHz至10kHz時，其靈敏度權(quán)重為0.8.低頻機(jī)械振動帶的靈敏度權(quán)重為0.5時，兩頻段的非線性耦合強(qiáng)度為相位同步性系數(shù)與靈敏度權(quán)重的乘積。[0092]以頻段能量分布為約束條件時，低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的總能量占比需滿足步驟S2中提取的能量占比閾值。例如，低頻機(jī)械振動帶能量占比需大于30%,中頻熱傳導(dǎo)帶能量占比需在40%至50%之間，高頻聲學(xué)噪聲帶能量占比需小于25%。將各頻段的能量變化梯度與非線性耦合強(qiáng)度映射為矩陣行列元素時，矩陣的行對應(yīng)低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶，列對應(yīng)高頻聲學(xué)噪聲帶。矩陣元素的值為對應(yīng)行頻段的能量變化梯度與對應(yīng)列頻段的非線性耦合強(qiáng)度的加權(quán)和。例如，低頻機(jī)械振動帶的能量變化梯度為500單位/秒，其與高頻聲學(xué)噪聲帶的非線性耦合強(qiáng)度為0.4時，矩陣對應(yīng)元素的值為500×0.4=200。生成的多維耦合強(qiáng)度矩陣中，低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的耦合關(guān)系對應(yīng)元素值顯著高于其他頻段組合時，標(biāo)記為強(qiáng)噪聲耦合區(qū)域。[0093]S4、根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中的各頻段的耦合強(qiáng)度優(yōu)先級剝離多源數(shù)據(jù)中的非線[0094]根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的耦合強(qiáng)度值，按降序排列生成耦合強(qiáng)度優(yōu)先級序列；[0095]基于耦合強(qiáng)度優(yōu)先級序列，依次對多源數(shù)據(jù)中高頻聲學(xué)噪聲帶與低頻機(jī)械振動帶的重疊頻段進(jìn)行信號分離，濾除非線性耦合噪聲分量；[0096]通過頻段能量分布約束條件驗證剩余頻段的能量占比閾值，去除不符合閾值約束的殘留噪聲分量；[0097]將經(jīng)過噪聲剝離的低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶能量特征合[0098]多維耦合強(qiáng)度矩陣為步驟S3生成的包含低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶耦合關(guān)系的矩陣。低頻機(jī)械振動帶的耦合強(qiáng)度值為矩陣中對應(yīng)低頻機(jī)械振動帶行元素的統(tǒng)計均值，中頻熱傳導(dǎo)帶的耦合強(qiáng)度值為對應(yīng)中頻熱傳導(dǎo)帶行元素的統(tǒng)計中位數(shù)，高頻聲學(xué)噪聲帶的耦合強(qiáng)度值為對應(yīng)高頻聲學(xué)噪聲帶列元素的最大值。按降序排列生成耦合強(qiáng)度優(yōu)先級序列時，若高頻聲學(xué)噪聲帶的耦合強(qiáng)度值為0.9,低頻機(jī)械振動帶為0.8,中頻熱傳導(dǎo)帶為0.5,則優(yōu)先級序列為高頻聲學(xué)噪聲帶、低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶。[0099]基于耦合強(qiáng)度優(yōu)先級序列處理多源數(shù)據(jù)中的重疊頻段時，高頻聲學(xué)噪聲帶與低頻機(jī)械振動帶的重疊頻段為兩者頻率范圍的交集區(qū)域。例如，高頻聲學(xué)噪聲帶調(diào)整后下限頻率為2kHz,低頻機(jī)械振動帶調(diào)整后上限頻率為500Hz,此時無重疊頻段則跳過分離處理。若高頻聲學(xué)噪聲帶下限頻率調(diào)整為500Hz且低頻機(jī)械振動帶上限頻率擴(kuò)展至800Hz,則重疊頻段為500Hz至800Hz。對該重疊頻段進(jìn)行信號分離時，通過保留高頻聲學(xué)噪聲帶特征并抑制低頻機(jī)械振動帶耦合噪聲分量的方式實現(xiàn)信號剝離，具體通過動態(tài)調(diào)整濾波器的通帶范圍[0100]通過頻段能量分布約束條件驗證剩余頻段的能量占比閾值時，剩余低頻機(jī)械振動帶的能量占比需滿足步驟S2中提取的低頻能量占比閾值，例如不低于30%。若剩余能量占比為25%,則通過抑制異常頻點的能量值進(jìn)行二次噪聲濾除。剩余中頻熱傳導(dǎo)帶的能量占比需處于步驟S2中定義的中頻能量占比區(qū)間，例如40%至50%。剩余高頻聲學(xué)噪聲帶的能量占比需滿足步驟S2中定義的高頻能量占比閾值，例如不高于25%。驗證后剩余的低頻機(jī)械振動帶能量特征為振動信號的有效能量累積速率，中頻熱傳導(dǎo)帶能量特征為熱成像信號的有效能量均值，高頻聲學(xué)噪聲帶能量特征為聲學(xué)信號的有效能量峰值。[0101]將經(jīng)過噪聲剝離的低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶能量特征合并時，低頻機(jī)械振動帶的有效能量累積速率為OHz至800Hz頻段內(nèi)振動信號的去噪后能量變化率，中頻熱傳導(dǎo)帶的有效能量均值為20Hz至100Hz頻段內(nèi)熱成像信號的去噪后能量均值，高頻聲學(xué)噪聲帶的有效能量峰值為5kHz至10kHz頻段內(nèi)聲學(xué)信號的去噪后能量峰值。合并后的目標(biāo)頻段能量特征以時間戳為索引存儲，包含各頻段的有效能量值及對應(yīng)頻段范圍。[0102]S5、基于設(shè)備負(fù)載率與目標(biāo)頻段能量特征的時序同步關(guān)系，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征[0103]根據(jù)設(shè)備負(fù)載率變化趨勢與目標(biāo)頻段能量特征的時序波動方向，計算低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)；[0104]基于能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)確定低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的權(quán)重動態(tài)調(diào)整策略，生成與負(fù)載正相關(guān)或負(fù)相關(guān)的權(quán)重增量系數(shù)；[0105]根據(jù)設(shè)備負(fù)載率的實時變化速率修正權(quán)重增量系數(shù)，結(jié)合中頻熱傳導(dǎo)帶的能量穩(wěn)[0106]對動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行歸一化處理，使低頻、中頻及高頻的權(quán)重總和為固定值，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合動態(tài)權(quán)重系數(shù)。[0107]設(shè)備負(fù)載率為設(shè)備當(dāng)前輸出功率與額定功率的比值，通過功率傳感器實時采集并轉(zhuǎn)換為百分比數(shù)值。目標(biāo)頻段能量特征為步驟S4生成的去噪后的低頻機(jī)械振動帶能量累積速率、中頻熱傳導(dǎo)帶能量均值及高頻聲學(xué)噪聲帶能量峰值。設(shè)備負(fù)載率變化趨勢為負(fù)載率隨時間的變化方向，例如負(fù)載率從60%持續(xù)上升至80%時為正向變化趨勢，從80%下降至70%時為負(fù)向變化趨勢。目標(biāo)頻段能量特征的時序波動方向為能量值隨時間的變化方向，例如低頻機(jī)械振動帶能量累積速率從500單位/秒增至800單位/秒時為正向波動，高頻聲學(xué)噪聲帶能量峰值從5500單位降至5000單位時為負(fù)向波動。[0108]計算低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)時，通過統(tǒng)計負(fù)載率變化趨勢與能量波動方向的一致性實現(xiàn)。例如，當(dāng)負(fù)載率正向變化且低頻機(jī)械振動帶能量累積速率同步正向波動時，低頻機(jī)械振動帶的能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)為+1。當(dāng)負(fù)載率正向變化但高頻聲學(xué)噪聲帶能量峰值負(fù)向波動時，高頻聲學(xué)噪聲帶的能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)為-1。中頻熱傳導(dǎo)帶的能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)通過負(fù)載率變化趨勢與能量均值波動方向的協(xié)方差計算，例如負(fù)載率上升時能量均值同步上升則協(xié)方差為正值。[0109]基于能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)確定權(quán)重動態(tài)調(diào)整策略時，低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的權(quán)重增量系數(shù)根據(jù)相關(guān)系數(shù)符號設(shè)定。例如，低頻機(jī)械振動帶的能量-負(fù)載相關(guān)系數(shù)為+1時，其權(quán)重增量系數(shù)為+0.1;相關(guān)系數(shù)為-1時，權(quán)重增量系數(shù)為-0.1。高頻聲學(xué)噪聲帶的權(quán)重增量系數(shù)調(diào)整方向與低頻機(jī)械振動帶相反，例如相關(guān)系數(shù)為+1時權(quán)重增量系數(shù)為-0.05。中頻熱傳導(dǎo)帶的權(quán)重增量系數(shù)固定為0,除非其能量均值超出步驟S2中定義的能量穩(wěn)定性閾值。例如，當(dāng)中頻熱傳導(dǎo)帶能量均值超過50%閾值時，權(quán)重增量系數(shù)調(diào)整為-0.05以抑制過載干擾。[0110]根據(jù)設(shè)備負(fù)載率的實時變化速率修正權(quán)重增量系數(shù)時，負(fù)載率變化速率為單位時間內(nèi)負(fù)載率的變化幅度。例如，負(fù)載率在10秒內(nèi)從70%上升至80%,變化速率為1%/秒。當(dāng)變化速率超過預(yù)設(shè)速率閾值(如0.5%/秒)時，低頻機(jī)械振動帶的權(quán)重增量系數(shù)加倍調(diào)整。例如，原增量系數(shù)+0.1修正為+0.2。高頻聲學(xué)噪聲帶的權(quán)重增量系數(shù)根據(jù)速率閾值按比例縮放，例如速率每超閾值0.1%/秒，增量系數(shù)增加0.01。中頻熱傳導(dǎo)帶的能量穩(wěn)定性閾值為步驟S2中定義的40%至50%區(qū)間，當(dāng)能量均值超出該區(qū)間時，權(quán)重增量系數(shù)進(jìn)一步下調(diào)0.02。[0111]對動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行歸一化處理時，初始低頻機(jī)械振動帶權(quán)重為0.4,中頻熱傳導(dǎo)帶權(quán)重為0.3,高頻聲學(xué)噪聲帶權(quán)重為0.3。根據(jù)權(quán)重增量系數(shù)調(diào)整后，例如低頻權(quán)重增加0.2至0.6,高頻權(quán)重減少0.05至0.25,中頻權(quán)重保持0.3,此時總權(quán)重為0.6+0.3+0.25=1.15.歸一化處理將各權(quán)重按比例縮放至總和為1,例如低頻權(quán)重調(diào)整為0.6/1.15≈0.52,中頻調(diào)整為0.3/1.15≈0.26,高頻調(diào)整為0.25/1.15≈0.22。最終生成的負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合動態(tài)權(quán)重系數(shù)中，低頻機(jī)械振動帶權(quán)重為0.52,中頻熱傳導(dǎo)帶權(quán)重為0.26,高頻聲學(xué)噪聲帶權(quán)重為0.22。[0112]S6、將多源數(shù)據(jù)的頻域特征按動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行跨頻段能量疊加，生成設(shè)備狀態(tài)[0113]提取多源數(shù)據(jù)中低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的頻域特征，分別轉(zhuǎn)換為對應(yīng)頻段的時頻能量值；[0114]基于頻段劃分規(guī)則，對低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的時頻能量值進(jìn)行頻段對齊處理，消除頻段間重疊區(qū)域的能量沖突；[0115]將動態(tài)權(quán)重系數(shù)按頻段類型分配至對應(yīng)時頻能量值，疊加低頻機(jī)械振動帶對高頻聲學(xué)噪聲帶的跨頻段影響因子，生成加權(quán)疊加能量值；[0116]根據(jù)設(shè)備負(fù)載率變化速率修正加權(quán)疊加能量值的動態(tài)修正系數(shù)，融合中頻熱傳導(dǎo)帶能量均值的穩(wěn)定性補(bǔ)償權(quán)重，生成設(shè)備狀態(tài)融合特征向量。[0117]多源數(shù)據(jù)的頻域特征為步驟S4生成的低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的目標(biāo)頻段能量特征。低頻機(jī)械振動帶的頻域特征通過傅里葉變換轉(zhuǎn)換為0Hz至500Hz頻段內(nèi)振動信號的時頻能量值，時頻能量值為單位時間內(nèi)振動信號能量累積速率的平方根。中頻熱傳導(dǎo)帶的頻域特征通過短時傅里葉變換轉(zhuǎn)換為20Hz至100Hz頻段內(nèi)熱成像信號的時頻能量值，時頻能量值為熱成像信號能量均值的對數(shù)變換值。高頻聲學(xué)噪聲帶的頻域特征通過小波變換轉(zhuǎn)換為5kHz至10kHz頻段內(nèi)聲學(xué)信號的時頻能量值，時頻能量值為聲學(xué)信號能量峰值的歸一化值。[0118]基于步驟S2生成的頻段劃分規(guī)則對低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的時頻能量值進(jìn)行頻段對齊處理時，若低頻機(jī)械振動帶的頻率上限為500Hz且高頻聲學(xué)噪聲帶的頻率下限為5kHz,則無重疊區(qū)域直接保留原始時頻能量值。若低頻機(jī)械振動帶擴(kuò)展至800Hz且高頻聲學(xué)噪聲帶下限調(diào)整為2kHz,則重疊區(qū)域為500Hz至800Hz。對此重疊區(qū)域的時頻能量值進(jìn)行對齊處理時，將高頻聲學(xué)噪聲帶的下限頻率重置為800Hz,并對500Hz至800Hz內(nèi)的能量值按高頻聲學(xué)噪聲帶的動態(tài)權(quán)重系數(shù)重新分配，消除能量沖突。[0119]將步驟S5生成的負(fù)載關(guān)聯(lián)的動態(tài)權(quán)重系數(shù)按頻段類型分配至對應(yīng)時頻能量值時，低頻機(jī)械振動帶的權(quán)重系數(shù)為0.52,中頻熱傳導(dǎo)帶為0.26,高頻聲學(xué)噪聲帶為0.22.疊加低頻機(jī)械振動帶對高頻聲學(xué)噪聲帶的跨頻段影響因子時，影響因子為低頻機(jī)械振動帶時頻能量值與高頻聲學(xué)噪聲帶時頻能量值的乘積的10%。例如，低頻時頻能量值為1000單位，高頻為500單位，則跨頻段影響因子為1000×500×10%=50000單位。加權(quán)疊加能量值為低頻時頻能量值×0.52+高頻時頻能量值×0.22+跨頻段影響因子。[0120]根據(jù)設(shè)備負(fù)載率變化速率修正加權(quán)疊加能量值的動態(tài)修正系數(shù)時，若負(fù)載率變化速率為1%/秒且預(yù)設(shè)速率閾值為0.5%/秒，則動態(tài)修正系數(shù)為1+(1%-0.5%)/0.5%=2。修正后的加權(quán)疊加能量值乘以動態(tài)修正系數(shù)，例如原值為10000單位則修正為20000單位。融合中頻熱傳導(dǎo)帶能量均值的穩(wěn)定性補(bǔ)償權(quán)重時，若中頻能量均值處于步驟S2定義的40%至50%區(qū)[0121]最終設(shè)備狀態(tài)融合特征向量為修正后的加權(quán)疊加能量值×(1+補(bǔ)償權(quán)重)。例如，修正值為20000單位且補(bǔ)償權(quán)重為0.1,則特征向量為20000×1.1=22000單位。[0122]S7、基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中與故障特征庫匹配的關(guān)鍵頻段能量分布，通過[0123]基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶的能量分布，匹配故障特征庫中預(yù)設(shè)故障模式的關(guān)鍵頻段能量幅值閾值與時序連續(xù)性條[0124]通過能量幅值驗證剔除未達(dá)到低頻機(jī)械振動帶能量累積速率閾值或高頻聲學(xué)噪聲帶能量峰值閾值的偽頻段特征；[0125]基于目標(biāo)頻段能量特征的頻段間相關(guān)性，驗證剩余頻段特征的能量波動方向與故障特征庫中故障模式的時序同步性；[0126]根據(jù)驗證結(jié)果修正動態(tài)權(quán)重系數(shù)，抑制與故障特征庫不匹配的頻段權(quán)重，輸出包含故障類型及置信度的診斷結(jié)果。[0127]設(shè)備狀態(tài)融合特征向量為步驟S6生成的包含低頻機(jī)械振動帶、中頻熱傳導(dǎo)帶及高頻聲學(xué)噪聲帶加權(quán)疊加能量值的特征向量。故障特征庫中預(yù)設(shè)故障模式的關(guān)鍵頻段能量幅值閾值通過歷史故障數(shù)據(jù)統(tǒng)計獲得，例如軸承磨損故障對應(yīng)低頻機(jī)械振動帶能量累積速率閾值為500單位/秒，氣蝕故障對應(yīng)高頻聲學(xué)噪聲帶能量峰值閾值為6000單位。時序連續(xù)性條件為故障模式下各頻段能量波動方向的持續(xù)一致性，例如軸承磨損故障要求低頻機(jī)械振動帶能量累積速率持續(xù)正向波動超過10秒。[0128]通過能量幅值驗證剔除偽頻段特征時，若低頻機(jī)械振動帶的能量累積速率為400單位/秒且低于閾值500單位/秒，則判定為偽特征并剔除。若高頻聲學(xué)噪聲帶的能量峰值為5500單位且低于閾值6000單位，則判定為偽特征并剔除。中頻熱傳導(dǎo)帶的能量均值需處于步驟S2定義的40%至50%區(qū)間，否則視為異常并剔除。剔除偽特征后剩余的低頻機(jī)械振動帶能量累積速率為600單位/秒，高頻聲學(xué)噪聲帶能量峰值為6500單位，中頻熱傳導(dǎo)帶能量均值為45%。[0129]基于目標(biāo)頻段能量特征的頻段間相關(guān)性驗證時序同步性時，低頻機(jī)械振動帶與高頻聲學(xué)噪聲帶的相位同步性通過步驟S3生成的相位同步性系數(shù)衡量。例如，軸承磨損故障要求低頻與高頻相位同步性系數(shù)大于0.8且持續(xù)超過5秒。若當(dāng)前相位同步性系數(shù)為0.7且持續(xù)時間為3秒，則判定不滿足時序同步性條件。氣蝕故障要求高頻聲學(xué)噪聲帶能量峰值與中頻熱傳導(dǎo)帶能量均值的波動方向相反，例如高頻峰值上升時中頻均值需同步下降，否則視為時序不同步。[0130]根據(jù)驗證結(jié)果修正動態(tài)權(quán)重系數(shù)時，若低頻機(jī)械振動帶能量特征與故障特征庫中軸承磨損模式匹配，則其動態(tài)權(quán)重系數(shù)從0.52提升至0.6以增強(qiáng)診斷權(quán)重。若高頻聲學(xué)噪聲帶能量特征與氣蝕故障模式不匹配，則其權(quán)重系數(shù)從0.22降低至0.15以抑制干擾。中頻熱傳導(dǎo)帶能量均值處于穩(wěn)定區(qū)間時權(quán)重系數(shù)保持0.25,超出區(qū)間時下調(diào)至0.1。修正后的動態(tài)權(quán)重系數(shù)歸一化為總和1,例如低頻0.6、中頻0.25、高頻0.15。最終輸出的故障診斷結(jié)果包含故障類型(如軸承磨損)及置信度(如85%),置信度根據(jù)匹配頻段特征的數(shù)量及權(quán)重系數(shù)加權(quán)計算獲得。[0131]實施例2:圖2給出了本發(fā)明多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，多場景工業(yè)設(shè)備設(shè)施巡檢數(shù)據(jù)智能分析[0132]參數(shù)傳感頻段模塊：獲取工業(yè)設(shè)備設(shè)施的運行參數(shù)，結(jié)合多類型傳感器的物理響應(yīng)特性，確定多源數(shù)據(jù)的初始頻段劃分范圍；[0134]多維耦合強(qiáng)度模塊：構(gòu)建以頻段能量分布為約束的多維耦合強(qiáng)度矩陣；[0135]噪聲剝離特征模塊：根據(jù)多維耦合強(qiáng)度矩陣中的各頻段的耦合強(qiáng)度優(yōu)先級剝離多源數(shù)據(jù)中的非線性耦合噪聲分量，得到目標(biāo)頻段能量特征；[0136]負(fù)載動態(tài)權(quán)重模塊：基于設(shè)備負(fù)載率與目標(biāo)頻段能量特征的時序同步關(guān)系，生成負(fù)載關(guān)聯(lián)的特征融合動態(tài)權(quán)重系數(shù)；[0137]跨頻能量融合模塊：將多源數(shù)據(jù)的頻域特征按動態(tài)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行跨頻段能量疊[0138]多級診斷輸出模塊：基于設(shè)備狀態(tài)融合特征向量中與故障特征庫匹配的關(guān)鍵頻段[0139]上述公式均是去量綱取其數(shù)值計算，公式是由采集大量數(shù)據(jù)進(jìn)行軟件