一、设备故障特征库的智能化构建
1. 32种典型故障的振动-温度指纹图谱
构建覆盖矿山设备全生命周期的故障特征矩阵，包含：
早期故障特征：轴承内圈微裂纹的12-18kHz高频振动分量（能量占比＞15%）伴随温度变化率0.2-0.4/min缓升曲线
中期劣化标识：齿轮断齿故障的1/3倍频谐波突增（峭度指标＞4.0）与局部温度场梯度＞5/cm的热成像特征
失效临界阈值：滚动轴承保持架断裂时三轴振动矢量合成值＞8.5mm/s且温度突变速率＞1.2/min
二、多源异构数据融合策略
1. 滚动轴承故障参数权重动态分配
基于设备运行状态调整监测参数灵敏度：
润滑失效阶段：温度变化率权重提升至65%，侧重监测0.5-2kHz振动分量
疲劳剥落阶段：振动峭度指标权重占70%，同步监测4-8kHz高频振动
保持架断裂阶段：三轴振动矢量合成值权重达85%，结合温度梯度突变检测
三、铁矿球磨机齿轮断齿事故预警回溯
1. 故障演化时间轴重建
T-72h：大齿轮啮合区温度异常升高（ΔT=9.3），2.4倍频振动能量占比突破18%阈值
T-48h：振动峭度指标达到4.7（预警值4.0），温度变化率0.6/min触发二级预警
T-24h：特征频率边带能量激增至37%，局部温度梯度达8.3/cm（正常值＜2/cm）
T-0h：振动总有效值突破11.2mm/s，温度骤升1.8/min触发紧急停机
2. 故障树定量分析
计算最小割集重要度：
振动特征路径：P=0.032（导致系统失效概率贡献度62%）
温度特征路径：P=0.019（贡献度38%）
共因失效概率：振动-温度协方差＞0.87时系统风险提升3.2倍
