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基于加速度与温度传感器协同的工业设备故障预测系统设计
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基于加速度与温度传感器协同的工业设备故障预测系统设计

工业场景下加速度与温度传感器的协同监测机制

在工业自动化领域，设备运行状态的实时监控对保障生产安全至关重要。加速度传感器用于捕捉机械部件的振动特征，而温度传感器则反映设备内部热力分布情况。两者结合，可构建高灵敏度的故障早期预警系统。

1. 振动与温升联合诊断模型

正常运转的电机通常具有稳定的加速度波形和可控的温升曲线。一旦出现轴承磨损或润滑不良，加速度信号会表现出异常高频振动，同时伴随局部温升。通过建立“振动-温度”双参数阈值模型，可提前识别潜在故障。

2. 数据驱动的智能诊断算法

利用机器学习算法（如LSTM、SVM）对加速度与温度的历史数据进行训练，系统能自主学习正常与异常状态的模式差异。当检测到偏离正常范围的数据组合时，自动发出维护建议，减少非计划停机时间。

3. 适用于复杂工况的鲁棒性设计

在高温、高湿或强电磁干扰环境中，单一传感器易受干扰。而双传感器协同策略可通过交叉验证机制提高系统的抗干扰能力。例如，若温度传感器读数异常但加速度无变化，系统可判定为传感器故障而非设备问题，避免误报。

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