基于多源数据融合的清筛机整机健康状态评估方法及系统

本发明提出了一种基于多源数据融合的清筛机整机健康状态评估方法及系统，包括：通过多种传感器及视觉设备采集清筛机的运行数据，结合维修日志构建多源数据集并进行预处理；基于多源数据集中的参数确定动态阈值中心值；通过工况影响因子对动态阈值中心值进行动态修正，生成带时间戳的状态标签，并设定健康指数，设定状态等级判定规则；基于生成的状态标签，结合清筛机多体动力学模型与深度学习模型，构建物理约束的混合评估模型；输出模型结果；基于健康指数和混合模型输出的模型结果，结合维修知识库生成分级维护指令。本发明设计规则系统与模型结果的协同决策算法，建立"监测‑评估‑决策‑反馈"的闭环优化流程。