智能仪表在机械装备状态监测中的数据融合技术

一、机械装备状态监测的需求分析

1.1 状态监测的目的与意义

现代工业生产过程中，机械装备的状态监测是保证生产安全，提升设备运行效率并延长使用寿命的重要部分，通过对设备运行数据展开实时监控和分析，能够尽早察觉潜藏的故障与性能退化状况，进而实施预防性维护举措，防止突然出现的故障造成生产停滞和经济损失。轴承磨损、齿轮裂纹以及电机过热等情况，都是通过状态监测可提前识别的事项，数据融合技术被采用之后，从各个传感器获取的分散数据就能被整合起来，形成更为全面且精确的设备状态图像，这种技术的融合应用，既提升了监测的精确度，又加强了对复杂机械系统状态的预估能力。

1.2 机械装备监测的关键参数

机械装备状态监测时，关键参数的实时准确获取是保障设备稳定运行和预防故障的根基，温度、振动、压力、流量这些参数的异常波动常常预示着机械故障或者性能下滑，借助智能仪表的数据融合技术，可以把这些分散的参数信息整合起来，形成一个全面的设备健康状况视图。比如用贝叶斯网络模型融合多个传感器的数据，就能提升故障诊断的精确度，智能仪表对关键参数持续监测并加以分析之后，就能及时察觉并修正那些“可能出错”的情况，从而防止发生重大故障。

二、数据融合技术基础

2.1 数据融合技术的定义及分类

数据融合技术属于智能仪表在机械装备状态监测当中必不可少的一部分，其主要目的在于把不同来源的数据加以整合，从而得到比单一数据源更为精确且可靠的监测结果。按照数据融合技术的定义来看，它就是将多个数据源的信息进行综合处理，以此来削减不确定性，提升决策质量。在机械装备状态监测的大环境里，数据融合技术的分类变得十分关键，一般会分成三个层次，即像素级、特征级以及决策级，像素级融合直接在原始数据层面展开，比较适合那些对图像处理精度有较高需求的情况，特征级融合则是先提取数据特征再实施融合，这种情况在处理多传感器数据的时候较为常见，而决策级融合则是在更高层级上整合不同传感器所作出的决策信息，进而得出最终的判断。如在对旋转机械的监测时，利用振动传感器、温度传感器以及声音传感器所采集到的数据进行融合，这样就可以更为全面地去判断设备的健康状况，而且还可以提高监测的准确度，避免出现一些昂贵的维修费用以及生产方面的损失。

2.2 数据融合技术于监测领域的优势

机械装备状态监测方面，数据融合技术的应用明显改善了监测系统的准确度和可靠性，利用多个传感器数据的融合，数据融合技术给予比单一数据源更全面更精确的设备状态信息。就拿对旋转机械实施监测来说，振动、温度、压力等多种传感器数据的融合，就能显示出设备潜藏的故障模式，做到早起警报和故障诊断，这种多角度的数据剖析，既加强了监测系统的稳定性，又提升了预测维修的效率和精确度。

三、数据融合技术在智能仪表中的应用

3.1 数据预处理与特征提取

智能仪表在机械装备状态监测中使用的时候，数据预处理和特征提取是非常关键的部分，数据预处理目的是保证数据质量，给后面的分析给予正确可靠的根基。就拿对机械装备的振动信号展开监测来说，原始数据常常带有不少噪声，这种噪声也许来自设备运行的环境或者传感器自身存在的毛病，用滤波算法，像小波变换或者卡尔曼滤波，就能把这些噪声去掉，从而得到体现真实机械状况的信号特征。特征提取是在预处理过的数据里找出关键的信息，像是频率领域的特征，时域的统计量或者时频分析的结果，这些特征对于创建监测模型以及做故障诊断特别重要。在智能仪表里面，数据融合技术的使用让来自不同传感器的数据可以一起被分析，这样就能得到更全面的设备状况消息。

3.2 多传感器数据融合策略

智能仪表在机械装备状态监测中应用的时候，多传感器数据融合策略是个关键部分，通过融合来自不同传感器的数据，智能仪表就能给予更全面更精确的设备状态消息。拿监测旋转机械，像风机或者泵来说，温度，振动，压力以及流量传感器的数据可以被综合起来加以分析，这样就能找出潜藏的毛病状况，数据融合技术可以把这些不一样的数据源的信息有效地整合起来，进而改善监测系统的诊断水平。实施多传感器数据融合的时候，要用恰当的分析模型来处理和解释这些数据，贝叶斯网络就是一个常用的选择，它可以凭借先验知识和传感器数据去更新设备状态的概率估计。案例研究显示，多传感器数据融合策略在提升监测系统可靠性方面存在明显优势，比如融合振动和温度传感器数据之后，就能更加精准地预估轴承的磨损状况，从而防止突然出现故障。不过数据融合策略同样碰到一些难题，就是怎样做到实时性与准确性的协调，高速运转的生产线上，数据融合算法要马上处理很多数据，而且还要保证结果正确无误，这就促使算法既要有效率，又要适应不断改变的环境，所以智能仪表的设计者务必持续改良算法，保证在不影响监测精确度的情况下，尽快完成数据处理和分析工作。

四、智能仪表数据融合技术的挑战与对策

4.1 数据融合中的噪声与误差处理方法

智能仪表应用到机械装备状态监测的时候，数据融合技术起到非常关键的作用。在数据融合期间，噪声和误差总是难以避免的问题，这些问题如果得不到解决，就会影响到监测结果的准确性和可信度，噪声多半来自数据采集时外界环境的干扰，设备老化或者传感器自身的毛病，误差则可能是由于数据处理算法不够完善或者模型不准。为了处理好这些噪声和误差，研究者们常用到滤波技术，比如卡尔曼滤波，小波变换等等，来提取有用信息，压制掉噪声，而且数据融合算法的改良也十分关键，拿证据理论融合来说，它可以更好地处理不确定性和有冲突的数据。

4.2 实时性与准确性的平衡

智能仪表被应用到机械装备的状态监测当中时，实时性与准确性的平衡就是技术达成的主要难点之一，实时性要达成的数据处理和分析必须在很短时间内完成，这样才能迅速回应机械状态的改变，防止潜在的故障和停机，但是追寻实时性也许会致使数据处理的深入和精确程度下降，从而影响监测成果的精准度，就像高速转动的轴承监测，智能仪表要在毫秒级别内完成数据搜集、处理和剖析，从而保证可以及时抓住轴承的异常振动信号。如果处理速度过快，那么就有可能会使得信号的噪声没有被彻底地过滤掉，进而影响到诊断的准确性，所以智能仪表在设计的时候一定要采用效率较高的算法以及先进的数据融合技术，来改善数据处理的流程，在保证实时性的前提之下，也要确保能够给出准确可靠的监测数据。

参考文献

[1] 刘艺霖 , 缑明哲 . 电气工程智能化中的数据融合技术研究 [J]. 移动信息 ,2025,47(2):295-298.

[2] 关睿 , 陈强 , 杨海峰 . 数据驱动的刀具状态智能监测技术研究 [J]. 哈尔滨职业技术学院学报 ,2024(3):93-95.