基于多维时空特征融合的工业电机故障预测模型研究：CNN-LSTM-SVM集成方法

本研究针对工业电机故障预测中多源传感器数据利用不足的问题，开发了集成短时傅里叶变换(STFT)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和支持向量机(SVM)的多维时空特征融合模型(ST-SVMRF)。实验表明，该模型在ROC-AUC指标上较传统方法提升34%，能有效识别振动与电流信号的早期故障特征，为智能运维提供精准的技术支持。

　　

在工业4.0时代，电机设备作为生产线的核心部件，其故障预测一直是智能制造领域的痛点。传统维护方式依赖人工定期巡检，往往在设备严重损坏后才被发现，如文中案例显示某液压泵超标20%才被检出，导致连接结构永久性损伤。更棘手的是，现有预测模型难以融合振动信号的三轴空间特征与电流信号的时序动态，使得早期微弱故障特征被噪声淹没。

为解决这一难题，国内研究团队在《Results in Engineering》发表了一项突破性研究。他们创新性地构建了ST-SVMRF多维故障预测框架，通过STFT将时域信号转换为频域特征，利用CNN提取空间模式，LSTM捕捉时间依赖，最后通过SVM与随机森林(RF)的加权融合实现故障概率的动态评估。关键技术包括：1) 九维数据结构整合三轴振动与三相电流；2) 可调τ参数的STFT时频分析窗口；3) 基于维护标准动态调整的决策阈值θ；4) 针对工业水汞电机的真实场景验证，样本涵盖独立运行、双机协同和三机联动等多种工况。

【多维特征提取机制】
研究团队设计了五维卷积运算，在时间维度采用一维卷积核W_time处理振动信号V(t,s)，在空间维度使用三维卷积核W_space∈R^ki×kj×kk提取频域特征I(f,τ,s)。实验数据显示，当τ=50,000时，该模块使特征辨识度提升42%，远超传统PCA方法。

【动态阈值决策系统】
创新性地将维护经验编码为阈值矩阵，如图5所示，时域特征（均值、峰度等）与频域特征（主频、能量等）均对应预设红线。当ST-SVMRF输出的故障概率P?_fault(f,τ,t,s)超过θ时触发预警，该机制使误报率稳定控制在2%以下。

【多模式性能验证】
在润滑泵组实验中（图16），ST-SVMRF在τ=100,000时的AUC达到0.98，较LSTM提高15%。特别值得注意的是，在辅助液压系统（图15）的三机协同场景下，模型通过空间卷积成功捕捉到泵组间的故障传递特征，这是传统ARIMA方法完全无法实现的。

这项研究的意义在于首次实现了工业电机"时空频"三维特征的端到端融合。如图7所示的闭环优化机制，使得模型能持续吸收新数据调整权重α、β，逐步逼近设备真实退化曲线。相比人工巡检，该方法将平均故障检测时间(MTTD)缩短了66%，为预测性维护提供了可解释、可扩展的解决方案。未来可通过迁移学习将该框架拓展至涡轮机、压缩机等旋转设备，加速工业设备的智能化转型。