摘要
本发明涉及设备监测技术领域，尤其涉及一种水闸启闭设备的损耗和疲劳监测方法。所述方法包括以下步骤：通过振动传感器、温度传感器和声发射传感器同步采集多模态时序数据，其中，多模态时序数据包括振动信号、温度信号与声发射信号；对振动信号进行小波包分解，提取预设频段的能量占比作为振动能量特征；计算温度信号的滑动窗口的温升速率和局部极差作为温度特征；对声发射信号提取梅尔频率倒谱系数作为声学特征；将振动能量特征、温度特征和声学特征按时间步拼接为多维时序特征矩阵。本发明通过利用隐马尔可夫模型求解最大概率状态转移路径，实现了对设备损耗和疲劳状态的精准识别与预测。
