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君子忧道不忧贫。——孔丘
基于多模态特征融合的并行双通道轴承故障诊
断
1.内容概述
背景与意义：轴承作为机械设备中的重要部件，其故障对设备的
运行安全和效率具有重大影响。早期准确地诊断轴承故障具有重要的
实际意义和经济价值。
多模态特征融合：考虑到轴承在运行过程中产生的振动、声音、
温度等多模态信息，本研究采用多模态特征融合的方法，提取轴承故
障相关的多种特征参数。这些特征参数从不同的角度反映了轴承的运
行状态，从而提高了故障诊断的可靠性。
并行双通道诊断策略：本研究提出了并行双通道的诊断策略。“通
道”指的是对轴承故障进行诊断的不同方法和流程。两个通道可以并
行工作，分别处理不同的数据和信息，最后通过融合两个通道的诊断
结果，得出最终的故障判断。这一策略充分利用了轴承的多种数据资
源，提高了诊断的速度和准确性。
技术方法与实现：研究中将采用信号处理技术（如小波分析、傅
里叶分析等）和机器学习算法（如深度学习、支持向量机等）进行故
障诊断。通过融合这些技术方法，实现对轴承故障的高效和准确诊断。
君子忧道不忧贫。——孔丘
实验验证与分析：本研究将通过实验验证所提出方法的可行性和
有效性。通过对实际轴承故障数据的处理和分析，评估基于多模态特
征融合的并行双通道诊断技术的性能。
本研究旨在通过结合多模态特征融合和并行双通道策略，提高轴
承故障诊断的准确性和效率，为工业领域的设备维护与管理提供技术
支持。
1.1研究背景
在现代工业生产中，轴承作为关键部件之一，其性能直接影响到
整个机械系统的稳定性和可靠性。轴承在运行过程中容易受到各种因
素的影响，如润滑不足、过载、磨损等，导致故障发生。及时准确地
诊断轴承故障并采取相应的措施，对于保障设备的安全运行和提高生
产效率具有重要意义。
随着科学技术的不断发展，基于多模态特征融合的并行双通道轴
承故障诊断方法逐渐成为研究热点。这种方法综合运用多种传感器技
术、信号处理方法和机器学习算法，从不同角度提取轴承的多模态特
征，实现更加全面、准确的故障诊断。相比传统的单一特征或单通道
诊断方法，多模态特征融合能够更有效地挖掘轴承故障的本质特征，
提高故障诊断的准确性和可靠性。
针对多模态特征融合的并行双通道轴承故障诊断方法的研究取
君子忧道不忧贫。——孔丘
得了显著进展。通过改进传感器技术，实现了对轴承振动、温度、声
学等多种模态信号的同步采集；另一方面，采用先进的信号处理算法，
如小波变换、形态学滤波等，对采集到的信号进行预处理和特征提取。
结合机器学习算法，如支持向量机、深度学习等，构建了高效、稳定
的故障诊断模型，为实际应用提供了有力支持。
1.2研究目的
本研究旨在开发一种基于多模态特征融合的并行双通道轴承故
障诊断方法，以提高轴承故障检测的准确性和实时性。通过对轴承运
行过程中产生的声学、振动、温度等多种模态信号进行有效融合，提
取出更具有区分性和鲁棒性的故障特征，从而实现对轴承故障的有效
识别和定位。通过并行双通道设计，进一步提高了检测速度和效率，
为实际工业应用提供了有力支持。
1.3研究意义
轴承作为机械设备中的核心部件，其运行状态的正常与否直接关
系到整个设备的运行安全和效率。轴承故障诊断技术一直是工业界和
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