CN119961772B 多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法及系统 （智联信通科技股份有限公司）

(12)发明专利田艳艳李晨张震姜状AU2020103923A4,2021.02.11审查员邵景晨务所(普通合伙)37383多场景工业设备设施巡检数据智能分析方本发明公开了多场景工业设备设施巡检数据物理特性差异及非线性耦合导致的噪声干扰通过量化多频段信号间的非线性耦合强度构建获取工业设备设施的运行参数，结合多类型传获取工业设备设施的运行参数，结合多类型传感器的物理响应特性，确定多源数据的初始频段划分范围调整初始频段划分范围，生成与工况匹配的频段划分规则构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵根据多维耦合强度矩阵中的各频段的耦合强度优先级剥离多源数据中的非线性耦合噪声分量，得到目标频段能量特征基于设备负载率与目标频段能量特征的时序同步关系，生成负载关联的特征融合动态权重系数将多源数据的频域特征按动态权重系数进行跨频段能量叠加，生成设备状态融合特征向量基于设备状态融合特征向量中与故障特征库匹配的关键频段能量分布，通过多级验证排除伪频段特征，输出故障诊断结21.多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取工业设备设施的运行参数，结合多类型传感器的物理响应特性，确定多源数据获取工业设备设施的转速、温度及压力，并提取多类型传感器的谐振频率、灵敏度及线性响应范围作为物理响应特性；根据传感器的谐振频率划分频域响应范围，结合灵敏度与线性响应范围确定各传感器的有效频段边界；基于运行参数中的转速与温度，在有效频段边界内动态调整初始频段划分范围，生成包含低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的初始频段划分结果；S2、调整初始频段划分范围，生成与工况匹配的频段划分规则；S3、构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵；S4、根据多维耦合强度矩阵中的各频段的耦合强度优先级剥离多源数据中的非线性耦合噪声分量，得到目标频段能量特征；S5、基于设备负载率与目标频段能量特征的时序同步关系，生成负载关联的特征融合根据设备负载率变化趋势与目标频段能量特征的时序波动方向，计算低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的能量-负载相关系数；基于能量-负载相关系数确定低频机械振动带与高频声学噪声带的权重动态调整策略，生成与负载正相关或负相关的权重增量系数；根据设备负载率的实时变化速率修正权重增量系数，结合中频热传导带的能量稳定性对动态权重系数进行归一化处理，使低频、中频及高频的权重总和为固定值，生成负载关联的特征融合动态权重系数；S6、将多源数据的频域特征按动态权重系数进行跨频段能量叠加，生成设备状态融合特征向量；S7、基于设备状态融合特征向量中与故障特征库匹配的关键频段能量分布，通过多级验证排除伪频段特征，输出故障诊断结果。2.根据权利要求1所述的多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法，其特征在于，多维耦合强度矩阵的构建逻辑为：基于频段划分规则提取各频段内信号的能量累积速率，通过多频段信号间的非线性相关性分析与噪声传递参数计算各频段间的非线性耦合强度以构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵。3.根据权利要求1所述的多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法，其特征在于，调整初始频段划分范围，生成与工况匹配的频段划分规则，包括：根据设备负载率与历史运行数据中相同负载下的频段能量分布规律，提取低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的能量占比阈值；基于设备当前转速与温度参数，匹配低频机械振动带与中频热传导带的频率边界偏移量，动态扩展或压缩初始频段划分范围；根据环境噪声强度调整高频声学噪声带的频率下限，生成包含更新后低频、中频及高频频段范围的工况匹配的频段划分规则。34.根据权利要求2所述的多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法，其特征在于，基于频段划分规则提取各频段内信号的能量累积速率，通过多频段信号间的非线性相关性分析与噪声传递参数计算各频段间的非线性耦合强度以构建以频段能量分布为约束的多维基于频段划分规则提取低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带内信号的能量累积速率，计算各频段在单位时间内的能量变化梯度；通过低频机械振动带与高频声学噪声带间的相位同步性分析，结合噪声传递参数中的传感器灵敏度与线性响应范围，计算频段间的非线性耦合强度；以频段能量分布为约束条件，将各频段的能量变化梯度与非线性耦合强度映射为矩阵行列元素，生成包含低频、中频及高频耦合关系的多维耦合强度矩阵。5.根据权利要求1所述的多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法，其特征在于，根据多维耦合强度矩阵中的各频段的耦合强度优先级剥离多源数据中的非线性耦合噪声分根据多维耦合强度矩阵中低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的耦合强度值，按降序排列生成耦合强度优先级序列；基于耦合强度优先级序列，依次对多源数据中高频声学噪声带与低频机械振动带的重叠频段进行信号分离，滤除非线性耦合噪声分量；通过频段能量分布约束条件验证剩余频段的能量占比阈值，去除不符合阈值约束的残留噪声分量；将经过噪声剥离的低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带能量特征合并，生成目标频段能量特征。6.根据权利要求1所述的多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法，其特征在于，将多源数据的频域特征按动态权重系数进行跨频段能量叠加，生成设备状态融合特征向量，包括：提取多源数据中低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的频域特征，分别转换为对应频段的时频能量值；基于频段划分规则，对低频机械振动带与高频声学噪声带的时频能量值进行频段对齐处理，消除频段间重叠区域的能量冲突；将动态权重系数按频段类型分配至对应时频能量值，叠加低频机械振动带对高频声学噪声带的跨频段影响因子，生成加权叠加能量值；根据设备负载率变化速率修正加权叠加能量值的动态修正系数，融合中频热传导带能量均值的稳定性补偿权重，生成设备状态融合特征向量。7.根据权利要求1所述的多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法，其特征在于，基于设备状态融合特征向量中与故障特征库匹配的关键频段能量分布，通过多级验证排除伪基于设备状态融合特征向量中低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的能量分布，匹配故障特征库中预设故障模式的关键频段能量幅值阈值与时序连续性条件；通过能量幅值验证剔除未达到低频机械振动带能量累积速率阈值或高频声学噪声带能量峰值阈值的伪频段特征；4基于目标频段能量特征的频段间相关性，验证剩余频段特征的能量波动方向与故障特征库中故障模式的时序同步性；根据验证结果修正动态权重系数，抑制与故障特征库不匹配的频段权重，输出包含故障类型及置信度的诊断结果。8.多场景工业设备设施巡检数据智能分析系统，用于实现权利要求1-7任一项所述的多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法，其特征在于，包括：参数传感频段模块：获取工业设备设施的运行参数，结合多类型传感器的物理响应特性，确定多源数据的初始频段划分范围；工况频段规则模块：调整初始频段划分范围，生成与工况匹配的频段划分规则；多维耦合强度模块：构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵；噪声剥离特征模块：根据多维耦合强度矩阵中的各频段的耦合强度优先级剥离多源数据中的非线性耦合噪声分量，得到目标频段能量特征；负载动态权重模块：基于设备负载率与目标频段能量特征的时序同步关系，生成负载关联的特征融合动态权重系数；跨频能量融合模块：将多源数据的频域特征按动态权重系数进行跨频段能量叠加，生成设备状态融合特征向量；多级诊断输出模块：基于设备状态融合特征向量中与故障特征库匹配的关键频段能量5多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法及系统技术领域[0001]本发明涉及设备状态监测技术领域，更具体地说，本发明涉及多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法及系统。背景技术[0002]在工业设备设施的多场景巡检中，通常采用多类型传感器同步采集设备的振动、温度、声学等异构数据，通过数据融合技术实现设备状态的综合分析与故障预警；现有技术依赖于对多模态数据的时序对齐、特征提取与模式识别，以提升检测结果的准确性，工业现场复杂环境下的多源传感器数据往往存在物理特性差异及信号耦合效应，导致融合过程中产生干扰噪声，直接影响后续分析的可靠性。[0003]现有技术中由于多模态数据在采集与融合过程中受传感器物理特性差异及环境干扰的影响，不同传感器信号间的非线性交互作用会引发噪声耦合放大问题；这种噪声耦合放大问题会在数据融合阶段生成与真实故障特征高度相似的伪特征，导致设备状态误判，降低了巡检的故障检测精度与可靠性。发明内容[0004]为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法及系统以解决上述背景技术中提出的问题。[0006]多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法，包括如下步骤：[0007]S1、获取工业设备设施的运行参数，结合多类型传感器的物理响应特性，确定多源数据的初始频段划分范围；[0009]S3、构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵；[0010]S4、根据多维耦合强度矩阵中的各频段的耦合强度优先级剥离多源数据中的非线性耦合噪声分量，得到目标频段能量特征；[0011]S5、基于设备负载率与目标频段能量特征的时序同步关系，生成负载关联的特征融合动态权重系数；[0012]S6、将多源数据的频域特征按动态权重系数进行跨频段能量叠加，生成设备状态融合特征向量；[0013]S7、基于设备状态融合特征向量中与故障特征库匹配的关键频段能量分布，通过多级验证排除伪频段特征，输出故障诊断结果。[0014]在一个优选的实施方式中，多维耦合强度矩阵的构建逻辑为：基于频段划分规则提取各频段内信号的能量累积速率，通过多频段信号间的非线性相关性分析与噪声传递参数计算各频段间的非线性耦合强度以构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵。[0015]在一个优选的实施方式中，获取工业设备设施的运行参数，结合多类型传感器的6物理响应特性，确定多源数据的初始频段划分[0016]获取工业设备设施的转速、温度及压力，并提取多类型传感器的谐振频率、灵敏度及线性响应范围作为物理响应特性；[0017]根据传感器的谐振频率划分频域响应范围，结合灵敏度与线性响应范围确定各传感器的有效频段边界；[0018]基于运行参数中的转速与温度，在有效频段边界内动态调整初始频段划分范围，生成包含低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的初始频段划分结果。[0019]在一个优选的实施方式中，调整初始频段划分范围，生成与工况匹配的频段划分[0020]根据设备负载率与历史运行数据中相同负载下的频段能量分布规律，提取低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的能量占比阈值；[0021]基于设备当前转速与温度参数，匹配低频机械振动带与中频热传导带的频率边界偏移量，动态扩展或压缩初始频段划分范围；[0022]根据环境噪声强度调整高频声学噪声带的频率下限，生成包含更新后低频、中频及高频频段范围的工况匹配的频段划分规则。[0023]在一个优选的实施方式中，基于频段划分规则提取各频段内信号的能量累积速率，通过多频段信号间的非线性相关性分析与噪声传递参数计算各频段间的非线性耦合强度以构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵，包括：[0024]基于频段划分规则提取低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带内信号的能量累积速率，计算各频段在单位时间内的能量变化梯度；[0025]通过低频机械振动带与高频声学噪声带间的相位同步性分析，结合噪声传递参数中的传感器灵敏度与线性响应范围，计算频段间的非线性耦合强度；[0026]以频段能量分布为约束条件，将各频段的能量变化梯度与非线性耦合强度映射为矩阵行列元素，生成包含低频、中频及高频耦合关系的多维耦合强度矩阵。[0027]在一个优选的实施方式中，根据多维耦合强度矩阵中的各频段的耦合强度优先级剥离多源数据中的非线性耦合噪声分量，得到目标频段能量特征，包括：[0028]根据多维耦合强度矩阵中低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的耦合强度值，按降序排列生成耦合强度优先级序列；[0029]基于耦合强度优先级序列，依次对多源数据中高频声学噪声带与低频机械振动带的重叠频段进行信号分离，滤除非线性耦合噪声分量；[0030]通过频段能量分布约束条件验证剩余频段的能量占比阈值，去除不符合阈值约束的残留噪声分量；[0031]将经过噪声剥离的低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带能量特征合并，生成目标频段能量特征。[0032]在一个优选的实施方式中，基于设备负载率与目标频段能量特征的时序同步关[0033]根据设备负载率变化趋势与目标频段能量特征的时序波动方向，计算低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的能量-负载相关系数；[0034]基于能量-负载相关系数确定低频机械振动带与高频声学噪声带的权重动态调整7策略，生成与负载正相关或负相关的权重增量系数；[0035]根据设备负载率的实时变化速率修正权重增量系数，结合中频热传导带的能量稳[0036]对动态权重系数进行归一化处理，使低频、中频及高频的权重总和为固定值，生成负载关联的特征融合动态权重系数。[0037]在一个优选的实施方式中，将多源数据的频域特征按动态权重系数进行跨频段能[0038]提取多源数据中低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的频域特征，分别转换为对应频段的时频能量值；[0039]基于频段划分规则，对低频机械振动带与高频声学噪声带的时频能量值进行频段对齐处理，消除频段间重叠区域的能量冲突；[0040]将动态权重系数按频段类型分配至对应时频能量值，叠加低频机械振动带对高频声学噪声带的跨频段影响因子，生成加权叠加能量值；[0041]根据设备负载率变化速率修正加权叠加能量值的动态修正系数，融合中频热传导带能量均值的稳定性补偿权重，生成设备状态融合特征向量。[0042]在一个优选的实施方式中，基于设备状态融合特征向量中与故障特征库匹配的关[0043]基于设备状态融合特征向量中低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的能量分布，匹配故障特征库中预设故障模式的关键频段能量幅值阈值与时序连续性条[0044]通过能量幅值验证剔除未达到低频机械振动带能量累积速率阈值或高频声学噪声带能量峰值阈值的伪频段特征；[0045]基于目标频段能量特征的频段间相关性，验证剩余频段特征的能量波动方向与故障特征库中故障模式的时序同步性；[0046]根据验证结果修正动态权重系数，抑制与故障特征库不匹配的频段权重，输出包含故障类型及置信度的诊断结果。[0048]参数传感频段模块：获取工业设备设施的运行参数，结合多类型传感器的物理响应特性，确定多源数据的初始频段划分范围；[0050]多维耦合强度模块：构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵；[0051]噪声剥离特征模块：根据多维耦合强度矩阵中的各频段的耦合强度优先级剥离多源数据中的非线性耦合噪声分量，得到目标频段能量特征；[0052]负载动态权重模块：基于设备负载率与目标频段能量特征的时序同步关系，生成负载关联的特征融合动态权重系数；[0053]跨频能量融合模块：将多源数据的频域特征按动态权重系数进行跨频段能量叠[0054]多级诊断输出模块：基于设备状态融合特征向量中与故障特征库匹配的关键频段能量分布，通过多级验证排除伪频段特征，输出故障诊断结果。8[0056]1、通过动态频段划分规则与多维耦合强度分析，有效区分真实设备状态特征与噪声耦合伪特征，解决了传统方法中因传感器物理特性差异及信号耦合导致的误判问题，基于负载率与能量时序同步性的动态权重融合机制，使特征融合过程与设备实际工况实时适配，避免静态权重分配造成的特征失真，增强了复杂工业场景下的数据表征能力，同时，频段间非线性耦合强度的量化建模，能够精准剥离高频噪声对低频信号的干扰分量，显著提升多源数据在时频域的分析可靠性；[0057]2、通过多级验证机制对融合特征进行能量幅值、时序连续性及频段相关性的递进式筛查，从多维度排除环境噪声与设备瞬态波动产生的伪特征干扰，确保诊断结果与真实故障模式的高度匹配；结合故障特征库中预设的频段能量分布规则，动态修正权重系数以聚焦关键故障频段，使诊断逻辑兼具自适应性及可追溯性；不仅能够准确识别早期故障的微弱特征，还可通过频段能量分布与权重系数的关联分析，直观定位故障来源，为设备维护提供明确决策依据。附图说明[0058]图1为本发明多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法的流程图；[0059]图2为本发明多场景工业设备设施巡检数据智能分析系统的结构示意图。具体实施方式[0060]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他[0061]实施例1:图1给出了本发明多场景工业设备设施巡检数据智能分析方法，其包括[0062]S1、获取工业设备设施的运行参数，结合多类型传感器的物理响应特性，确定多源数据的初始频段划分范围；[0063]S2、调整初始频段划分范围，生成与工况[0064]S3、构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵；[0065]S4、根据多维耦合强度矩阵中的各频段的耦合强度优先级剥离多源数据中的非线性耦合噪声分量，得到目标频段能量特征；[0066]S5、基于设备负载率与目标频段能量特征的时序同步关系，生成负载关联的特征融合动态权重系数；[0067]S6、将多源数据的频域特征按动态权重系数进行跨频段能量叠加，生成设备状态融合特征向量；[0068]S7、基于设备状态融合特征向量中与故障特征库匹配的关键频段能量分布，通过多级验证排除伪频段特征，输出故障诊断结果。[0069]S1、获取工业设备设施的运行参数，结合多类型传感器的物理响应特性，确定多源9[0070]获取工业设备设施的转速、温度及压力，并提取多类型传感器的谐振频率、灵敏度及线性响应范围作为物理响应特性；[0071]根据传感器的谐振频率划分频域响应范围，结合灵敏度与线性响应范围确定各传感器的有效频段边界；[0072]基于运行参数中的转速与温度，在有效频段边界内动态调整初始频段划分范围，生成包含低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的初始频段划分结果。[0073]工业设备设施的运行参数包括转速、温度及压力。转速通过光电编码器测量设备转轴的旋转速度获取。温度通过热电偶传感器采集设备表面或内部的热力学状态。压力通过压力变送器监测管道或腔体的流体压力。多类型传感器的物理响应特性中，谐振频率为传感器出厂标定的固有频率参数，灵敏度为传感器输出信号与物理量输入之间的比例系数，线性响应范围为传感器输出信号与输入物理量保持线性关系的最大工作区间。[0074]根据传感器的谐振频率划分频域响应范围时，振动传感器的频域响应范围为谐振频率的预设倍频区间。例如，当振动传感器的谐振频率为5kHz时，频域响应范围划分为1kHz至10kHz。结合灵敏度与线性响应范围确定各传感器的有效频段边界时，有效频段边界为频域响应范围与线性响应范围的重叠区域。例如，振动传感器的线性响应范围为2kHz至8kHz[0075]基于运行参数中的转速与温度在有效频段边界内动态调整初始频段划分范围时，低频机械振动带的频率范围根据设备转速动态调整。例如，当设备转速升高至额定转速的预设比例时，低频机械振动带的上限频率相应扩展。中频热传导带的中心频率根据设备温度调整。例如，当设备温度超过预设阈值时，中频热传导带的中心频率向低频方向偏移。高频声学噪声带的频率下限根据环境噪声强度调整。例如，当环境噪声强度增大时，高频声学噪声带的下限频率提高以过滤低频噪声干扰。[0076]初始频段划分结果中，低频机械振动带用于监测机械结构的振动特征，中频热传导带用于分析设备的热力学状态，高频声学噪声带用于捕获高频噪声信号。[0078]根据设备负载率与历史运行数据中相同负载下的频段能量分布规律，提取低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的能量占比阈值；[0079]基于设备当前转速与温度参数，匹配低频机械振动带与中频热传导带的频率边界偏移量，动态扩展或压缩初始频段划分范围；[0080]根据环境噪声强度调整高频声学噪声带的频率下限，生成包含更新后低频、中频及高频频段范围的工况匹配的频段划分规则。[0081]设备负载率为设备当前输出功率与额定功率的比值，通过功率传感器实时采集。历史运行数据中相同负载下的频段能量分布规律通过统计历史数据库中相同负载率下的多源数据频段能量占比获得。低频机械振动带的能量占比阈值为历史数据中相同负载下低频段能量占整体能量的最小比例，例如当负载率为70%时，低频机械振动带能量占比阈值为30%。中频热传导带的能量占比阈值为历史数据中相同负载下中频段能量占整体能量的平均比例，例如当负载率为70%时，中频热传导带能量占比阈值为45%。高频声学噪声带的能量占比阈值为历史数据中相同负载下高频段能量占整体能量的最大波动比例，例如当负载率为70%时，高频声学噪声带能量占比阈值为25%。[0082]设备当前转速通过光电编码器实时测量，温度参数通过热电偶传感器实时采集。低频机械振动带的频率边界偏移量根据转速与预设转速阈值的差值确定，例如当设备当前转速超过预设转速阈值的10%时，低频机械振动带的频率上限从500Hz扩展至800Hz以覆盖高频振动谐波。中频热传导带的频率边界偏移量根据温度参数与预设温度阈值的差值确定，例如当设备温度超过预设温度阈值的5℃时，中频热传导带的频率下限从30Hz降低至20Hz以适配热扩散速率变化。动态扩展或压缩初始频段划分范围时，低频机械振动带与中频热传导带的频率边界调整幅度与转速或温度偏差呈线性关系，例如转速每超过预设阈值1%,低频机械振动带频率上限扩展10Hz。[0083]环境噪声强度通过声级计实时测量，单位为分贝。高频声学噪声带的频率下限根据环境噪声强度动态调整，例如当环境噪声强度小于60分贝时，高频声学噪声带的频率下限保持为2kHz。当环境噪声强度为60分贝至80分贝时，高频声学噪声带的频率下限提升至5kHz以过滤低频环境噪声。当环境噪声强度大于80分贝时，高频声学噪声带的频率下限提升至8kHz。调整后的高频声学噪声带的频率下限与噪声强度呈分段线性关系，例如噪声强[0084]生成包含更新后低频、中频及高频频段范围的工况匹配的频段划分规则时，低频机械振动带的频率范围更新为OHz至800Hz,中频热传导带的频率范围更新为20Hz至100Hz,高频声学噪声带的频率范围更新为5kHz至10kHz。更新后的频段划分规则通过配置文件或[0085]S3、构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵。[0086]其中，多维耦合强度矩阵的构建逻辑为：基于频段划分规则提取各频段内信号的能量累积速率，通过多频段信号间的非线性相关性分析与噪声传递参数计算各频段间的非线性耦合强度以构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵，包括：[0087]基于频段划分规则提取低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带内信号的能量累积速率，计算各频段在单位时间内的能量变化梯度；[0088]通过低频机械振动带与高频声学噪声带间的相位同步性分析，结合噪声传递参数中的传感器灵敏度与线性响应范围，计算频段间的非线性耦合强度；[0089]以频段能量分布为约束条件，将各频段的能量变化梯度与非线性耦合强度映射为矩阵行列元素，生成包含低频、中频及高频耦合关系的多维耦合强度矩阵。[0090]频段划分规则为步骤S2生成的包含低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的工况匹配的频段划分规则。低频机械振动带内信号的能量累积速率为单位时间内信号能量总和的变化率，通过积分低频机械振动带内振动信号的能量值并计算相邻时间窗口的能量差值获得。例如，低频机械振动带在每秒内能量总和从1000单位增至1500单位时，能量累积速率为500单位/秒。中频热传导带内信号的能量累积速率为单位时间内热成像信号的能量均值变化率，通过计算相邻时间窗口的热成像能量均值的差值获得。例如，中频热传导带在每秒内能量均值从200单位降至150单位时，能量累积速率为-50单位/秒。高频声学噪声带内信号的能量累积速率为单位时间内声学信号的能量峰值变化率，通过提取声学信号的最大能量值并计算相邻时间窗口的峰值差值获得。例如，高频声学噪声带在每秒内能量峰值从5000单位波动至5500单位时，能量累积速率为500单位/秒。[0091]低频机械振动带与高频声学噪声带间的相位同步性分析通过计算两频段信号相11位差的一致性实现。相位信息通过希尔伯特变换提取，相位差的一致性通过统计相位差的方差衡量。例如，当低频机械振动带与高频声学噪声带的相位差方差小于预设阈值时，判定两频段存在相位同步性。噪声传递参数中的传感器灵敏度为步骤S1中定义的传感器输出信号与输入物理量的比例系数，线性响应范围为步骤S1中定义的传感器有效工作频段。结合灵敏度与线性响应范围计算频段间的非线性耦合强度时，高频声学噪声带的灵敏度权重为线性响应范围内灵敏度的归一化值。例如，当高频声学噪声带的灵敏度为2mV/Pa且线性响应范围为5kHz至10kHz时，其灵敏度权重为0.8.低频机械振动带的灵敏度权重为0.5时，两频段的非线性耦合强度为相位同步性系数与灵敏度权重的乘积。[0092]以频段能量分布为约束条件时，低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的总能量占比需满足步骤S2中提取的能量占比阈值。例如，低频机械振动带能量占比需大于30%,中频热传导带能量占比需在40%至50%之间，高频声学噪声带能量占比需小于25%。将各频段的能量变化梯度与非线性耦合强度映射为矩阵行列元素时，矩阵的行对应低频机械振动带、中频热传导带，列对应高频声学噪声带。矩阵元素的值为对应行频段的能量变化梯度与对应列频段的非线性耦合强度的加权和。例如，低频机械振动带的能量变化梯度为500单位/秒，其与高频声学噪声带的非线性耦合强度为0.4时，矩阵对应元素的值为500×0.4=200。生成的多维耦合强度矩阵中，低频机械振动带与高频声学噪声带的耦合关系对应元素值显著高于其他频段组合时，标记为强噪声耦合区域。[0093]S4、根据多维耦合强度矩阵中的各频段的耦合强度优先级剥离多源数据中的非线[0094]根据多维耦合强度矩阵中低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的耦合强度值，按降序排列生成耦合强度优先级序列；[0095]基于耦合强度优先级序列，依次对多源数据中高频声学噪声带与低频机械振动带的重叠频段进行信号分离，滤除非线性耦合噪声分量；[0096]通过频段能量分布约束条件验证剩余频段的能量占比阈值，去除不符合阈值约束的残留噪声分量；[0097]将经过噪声剥离的低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带能量特征合[0098]多维耦合强度矩阵为步骤S3生成的包含低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带耦合关系的矩阵。低频机械振动带的耦合强度值为矩阵中对应低频机械振动带行元素的统计均值，中频热传导带的耦合强度值为对应中频热传导带行元素的统计中位数，高频声学噪声带的耦合强度值为对应高频声学噪声带列元素的最大值。按降序排列生成耦合强度优先级序列时，若高频声学噪声带的耦合强度值为0.9,低频机械振动带为0.8,中频热传导带为0.5,则优先级序列为高频声学噪声带、低频机械振动带、中频热传导带。[0099]基于耦合强度优先级序列处理多源数据中的重叠频段时，高频声学噪声带与低频机械振动带的重叠频段为两者频率范围的交集区域。例如，高频声学噪声带调整后下限频率为2kHz,低频机械振动带调整后上限频率为500Hz,此时无重叠频段则跳过分离处理。若高频声学噪声带下限频率调整为500Hz且低频机械振动带上限频率扩展至800Hz,则重叠频段为500Hz至800Hz。对该重叠频段进行信号分离时，通过保留高频声学噪声带特征并抑制低频机械振动带耦合噪声分量的方式实现信号剥离，具体通过动态调整滤波器的通带范围[0100]通过频段能量分布约束条件验证剩余频段的能量占比阈值时，剩余低频机械振动带的能量占比需满足步骤S2中提取的低频能量占比阈值，例如不低于30%。若剩余能量占比为25%,则通过抑制异常频点的能量值进行二次噪声滤除。剩余中频热传导带的能量占比需处于步骤S2中定义的中频能量占比区间，例如40%至50%。剩余高频声学噪声带的能量占比需满足步骤S2中定义的高频能量占比阈值，例如不高于25%。验证后剩余的低频机械振动带能量特征为振动信号的有效能量累积速率，中频热传导带能量特征为热成像信号的有效能量均值，高频声学噪声带能量特征为声学信号的有效能量峰值。[0101]将经过噪声剥离的低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带能量特征合并时，低频机械振动带的有效能量累积速率为OHz至800Hz频段内振动信号的去噪后能量变化率，中频热传导带的有效能量均值为20Hz至100Hz频段内热成像信号的去噪后能量均值，高频声学噪声带的有效能量峰值为5kHz至10kHz频段内声学信号的去噪后能量峰值。合并后的目标频段能量特征以时间戳为索引存储，包含各频段的有效能量值及对应频段范围。[0102]S5、基于设备负载率与目标频段能量特征的时序同步关系，生成负载关联的特征[0103]根据设备负载率变化趋势与目标频段能量特征的时序波动方向，计算低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的能量-负载相关系数；[0104]基于能量-负载相关系数确定低频机械振动带与高频声学噪声带的权重动态调整策略，生成与负载正相关或负相关的权重增量系数；[0105]根据设备负载率的实时变化速率修正权重增量系数，结合中频热传导带的能量稳[0106]对动态权重系数进行归一化处理，使低频、中频及高频的权重总和为固定值，生成负载关联的特征融合动态权重系数。[0107]设备负载率为设备当前输出功率与额定功率的比值，通过功率传感器实时采集并转换为百分比数值。目标频段能量特征为步骤S4生成的去噪后的低频机械振动带能量累积速率、中频热传导带能量均值及高频声学噪声带能量峰值。设备负载率变化趋势为负载率随时间的变化方向，例如负载率从60%持续上升至80%时为正向变化趋势，从80%下降至70%时为负向变化趋势。目标频段能量特征的时序波动方向为能量值随时间的变化方向，例如低频机械振动带能量累积速率从500单位/秒增至800单位/秒时为正向波动，高频声学噪声带能量峰值从5500单位降至5000单位时为负向波动。[0108]计算低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的能量-负载相关系数时，通过统计负载率变化趋势与能量波动方向的一致性实现。例如，当负载率正向变化且低频机械振动带能量累积速率同步正向波动时，低频机械振动带的能量-负载相关系数为+1。当负载率正向变化但高频声学噪声带能量峰值负向波动时，高频声学噪声带的能量-负载相关系数为-1。中频热传导带的能量-负载相关系数通过负载率变化趋势与能量均值波动方向的协方差计算，例如负载率上升时能量均值同步上升则协方差为正值。[0109]基于能量-负载相关系数确定权重动态调整策略时，低频机械振动带与高频声学噪声带的权重增量系数根据相关系数符号设定。例如，低频机械振动带的能量-负载相关系数为+1时，其权重增量系数为+0.1;相关系数为-1时，权重增量系数为-0.1。高频声学噪声带的权重增量系数调整方向与低频机械振动带相反，例如相关系数为+1时权重增量系数为-0.05。中频热传导带的权重增量系数固定为0,除非其能量均值超出步骤S2中定义的能量稳定性阈值。例如，当中频热传导带能量均值超过50%阈值时，权重增量系数调整为-0.05以抑制过载干扰。[0110]根据设备负载率的实时变化速率修正权重增量系数时，负载率变化速率为单位时间内负载率的变化幅度。例如，负载率在10秒内从70%上升至80%,变化速率为1%/秒。当变化速率超过预设速率阈值(如0.5%/秒)时，低频机械振动带的权重增量系数加倍调整。例如，原增量系数+0.1修正为+0.2。高频声学噪声带的权重增量系数根据速率阈值按比例缩放，例如速率每超阈值0.1%/秒，增量系数增加0.01。中频热传导带的能量稳定性阈值为步骤S2中定义的40%至50%区间，当能量均值超出该区间时，权重增量系数进一步下调0.02。[0111]对动态权重系数进行归一化处理时，初始低频机械振动带权重为0.4,中频热传导带权重为0.3,高频声学噪声带权重为0.3。根据权重增量系数调整后，例如低频权重增加0.2至0.6,高频权重减少0.05至0.25,中频权重保持0.3,此时总权重为0.6+0.3+0.25=1.15.归一化处理将各权重按比例缩放至总和为1,例如低频权重调整为0.6/1.15≈0.52,中频调整为0.3/1.15≈0.26,高频调整为0.25/1.15≈0.22。最终生成的负载关联的特征融合动态权重系数中，低频机械振动带权重为0.52,中频热传导带权重为0.26,高频声学噪声带权重为0.22。[0112]S6、将多源数据的频域特征按动态权重系数进行跨频段能量叠加，生成设备状态[0113]提取多源数据中低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的频域特征，分别转换为对应频段的时频能量值；[0114]基于频段划分规则，对低频机械振动带与高频声学噪声带的时频能量值进行频段对齐处理，消除频段间重叠区域的能量冲突；[0115]将动态权重系数按频段类型分配至对应时频能量值，叠加低频机械振动带对高频声学噪声带的跨频段影响因子，生成加权叠加能量值；[0116]根据设备负载率变化速率修正加权叠加能量值的动态修正系数，融合中频热传导带能量均值的稳定性补偿权重，生成设备状态融合特征向量。[0117]多源数据的频域特征为步骤S4生成的低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的目标频段能量特征。低频机械振动带的频域特征通过傅里叶变换转换为0Hz至500Hz频段内振动信号的时频能量值，时频能量值为单位时间内振动信号能量累积速率的平方根。中频热传导带的频域特征通过短时傅里叶变换转换为20Hz至100Hz频段内热成像信号的时频能量值，时频能量值为热成像信号能量均值的对数变换值。高频声学噪声带的频域特征通过小波变换转换为5kHz至10kHz频段内声学信号的时频能量值，时频能量值为声学信号能量峰值的归一化值。[0118]基于步骤S2生成的频段划分规则对低频机械振动带与高频声学噪声带的时频能量值进行频段对齐处理时，若低频机械振动带的频率上限为500Hz且高频声学噪声带的频率下限为5kHz,则无重叠区域直接保留原始时频能量值。若低频机械振动带扩展至800Hz且高频声学噪声带下限调整为2kHz,则重叠区域为500Hz至800Hz。对此重叠区域的时频能量值进行对齐处理时，将高频声学噪声带的下限频率重置为800Hz,并对500Hz至800Hz内的能量值按高频声学噪声带的动态权重系数重新分配，消除能量冲突。[0119]将步骤S5生成的负载关联的动态权重系数按频段类型分配至对应时频能量值时，低频机械振动带的权重系数为0.52,中频热传导带为0.26,高频声学噪声带为0.22.叠加低频机械振动带对高频声学噪声带的跨频段影响因子时，影响因子为低频机械振动带时频能量值与高频声学噪声带时频能量值的乘积的10%。例如，低频时频能量值为1000单位，高频为500单位，则跨频段影响因子为1000×500×10%=50000单位。加权叠加能量值为低频时频能量值×0.52+高频时频能量值×0.22+跨频段影响因子。[0120]根据设备负载率变化速率修正加权叠加能量值的动态修正系数时，若负载率变化速率为1%/秒且预设速率阈值为0.5%/秒，则动态修正系数为1+(1%-0.5%)/0.5%=2。修正后的加权叠加能量值乘以动态修正系数，例如原值为10000单位则修正为20000单位。融合中频热传导带能量均值的稳定性补偿权重时，若中频能量均值处于步骤S2定义的40%至50%区[0121]最终设备状态融合特征向量为修正后的加权叠加能量值×(1+补偿权重)。例如，修正值为20000单位且补偿权重为0.1,则特征向量为20000×1.1=22000单位。[0122]S7、基于设备状态融合特征向量中与故障特征库匹配的关键频段能量分布，通过[0123]基于设备状态融合特征向量中低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带的能量分布，匹配故障特征库中预设故障模式的关键频段能量幅值阈值与时序连续性条[0124]通过能量幅值验证剔除未达到低频机械振动带能量累积速率阈值或高频声学噪声带能量峰值阈值的伪频段特征；[0125]基于目标频段能量特征的频段间相关性，验证剩余频段特征的能量波动方向与故障特征库中故障模式的时序同步性；[0126]根据验证结果修正动态权重系数，抑制与故障特征库不匹配的频段权重，输出包含故障类型及置信度的诊断结果。[0127]设备状态融合特征向量为步骤S6生成的包含低频机械振动带、中频热传导带及高频声学噪声带加权叠加能量值的特征向量。故障特征库中预设故障模式的关键频段能量幅值阈值通过历史故障数据统计获得，例如轴承磨损故障对应低频机械振动带能量累积速率阈值为500单位/秒，气蚀故障对应高频声学噪声带能量峰值阈值为6000单位。时序连续性条件为故障模式下各频段能量波动方向的持续一致性，例如轴承磨损故障要求低频机械振动带能量累积速率持续正向波动超过10秒。[0128]通过能量幅值验证剔除伪频段特征时，若低频机械振动带的能量累积速率为400单位/秒且低于阈值500单位/秒，则判定为伪特征并剔除。若高频声学噪声带的能量峰值为5500单位且低于阈值6000单位，则判定为伪特征并剔除。中频热传导带的能量均值需处于步骤S2定义的40%至50%区间，否则视为异常并剔除。剔除伪特征后剩余的低频机械振动带能量累积速率为600单位/秒，高频声学噪声带能量峰值为6500单位，中频热传导带能量均值为45%。[0129]基于目标频段能量特征的频段间相关性验证时序同步性时，低频机械振动带与高频声学噪声带的相位同步性通过步骤S3生成的相位同步性系数衡量。例如，轴承磨损故障要求低频与高频相位同步性系数大于0.8且持续超过5秒。若当前相位同步性系数为0.7且持续时间为3秒，则判定不满足时序同步性条件。气蚀故障要求高频声学噪声带能量峰值与中频热传导带能量均值的波动方向相反，例如高频峰值上升时中频均值需同步下降，否则视为时序不同步。[0130]根据验证结果修正动态权重系数时，若低频机械振动带能量特征与故障特征库中轴承磨损模式匹配，则其动态权重系数从0.52提升至0.6以增强诊断权重。若高频声学噪声带能量特征与气蚀故障模式不匹配，则其权重系数从0.22降低至0.15以抑制干扰。中频热传导带能量均值处于稳定区间时权重系数保持0.25,超出区间时下调至0.1。修正后的动态权重系数归一化为总和1,例如低频0.6、中频0.25、高频0.15。最终输出的故障诊断结果包含故障类型(如轴承磨损)及置信度(如85%),置信度根据匹配频段特征的数量及权重系数加权计算获得。[0131]实施例2:图2给出了本发明多场景工业设备设施巡检数据智能分析系统的结构示意图，多场景工业设备设施巡检数据智能分析[0132]参数传感频段模块：获取工业设备设施的运行参数，结合多类型传感器的物理响应特性，确定多源数据的初始频段划分范围；[0134]多维耦合强度模块：构建以频段能量分布为约束的多维耦合强度矩阵；[0135]噪声剥离特征模块：根据多维耦合强度矩阵中的各频段的耦合强度优先级剥离多源数据中的非线性耦合噪声分量，得到目标频段能量特征；[0136]负载动态权重模块：基于设备负载率与目标频段能量特征的时序同步关系，生成负载关联的特征融合动态权重系数；[0137]跨频能量融合模块：将多源数据的频域特征按动态权重系数进行跨频段能量叠[0138]多级诊断输出模块：基于设备状态融合特征向量中与故障特征库匹配的关键频段[0139]上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件