一种高压管汇振动监测数据采集与振动故障云端识别方法

本发明公开了一种高压管汇振动监测数据采集与振动故障云端识别方法，数据采集时，通过声纹传感器和振动传感器实时监测高压管汇连接处，提取现场声纹信号和现场振动信号的时域和频域等特征，形成声纹振动耦合特征矩阵数据，并将其上传至云端，为后续的故障诊断和分析提供全面数据支持；云端识别时，将解压后的声纹特征数据和振动特征数据输入IGWO‑SVM模型来预测高压管汇的故障状态。本发明通过声纹和振动信号的双频道采集与云端智能识别，能够提高故障监测的全面性、实时性和准确性，优化工业安全生产效率，降低误报率，增强系统可靠性。