多物理量解析模型融合驱动的托辊数字孪生故障判定方法

本申请涉及智能矿山设备故障监测与数字孪生技术领域的多物理量解析模型融合驱动的托辊数字孪生故障判定方法，包括：井下托辊群多源物理量分布式感知部署与原始数据采集：多源传感数据时空双维度精准配准预处理；分物理量工况自适应故障机理解耦建模与干扰剥离；故障置信度驱动的多模型动态权重自适应融合；数字孪生体虚实映射构建与初始状态初始化；物理‑数据‑孪生闭环迭代优化与模型参数自修正；托辊隐性故障预判与复合故障精细化拆解溯源；故障判定结果存储与工况数据库迭代更新。本发明解决传统单一物理量监测维度单一、抗干扰能力差的问题，攻克多源监测数据时空错位、融合效率低的问题，解决现有技术缺乏闭环迭代优化体系的问题。