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声振温传感器集声音、振动和温度监测于一体，主要用于机械设备状态监测。声音信号频谱异常可反映设备磨损等缺陷，振动信号变化能检测不平衡、松动等问题。信号处理采用FFT、小波变换等方法转换为频域分析，并结合机器学习进行故障诊断。信号呈现方式包括时域图（振幅随时间变化）、频域图（能量分布）以及小波变换等，各有分析优势。下期将探讨相关数据存储问题。

摘要： 多模态融合技术（声发射、振动、红外温度）显著提升工业设备故障检测精度，联合检测使误报率降低42%。关键技术包括高频传感器部署、多模态特征融合及深度学习架构设计，典型应用如风电齿轮箱裂纹预警（提前37天）和石化泵组密封失效预测（F1-score=0.89）。当前挑战包括实时性瓶颈（延迟>200ms）、数据标注不足及环境噪声，需通过边缘计算、迁移学习和GAN噪声抑制优化。文献源自IEEE工业信息学专刊及阿里云工业大脑白皮书。