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目录
一、问题背景与挑战
二、MPNet核心架构
2.1 多分支特征融合模块（MBFM）
2.2 残差注意力金字塔模块（RAPM）
2.2.1 空间金字塔注意力（SPA）
2.2.2 金字塔残差块（PRBlock）
2.3 分类器设计
三、关键技术突破
3.1 多尺度特征融合
3.2 轻量化设计策略
3.3 抗噪声机制
四、实验结果分析
4.1 数据集说明
4.2 性能对比（自建数据集）
4.3 抗噪性能（-6dB强噪声）
4.4 消融实验
五、应用部署方案
5.1 工业部署流程
5.2 嵌入式部署性能
5.3 实际应用场景
六、创新点总结
一、问题背景与挑战
旋转机械（如轴承、托辊）是工业系统的核心组件，其故障会导致严重事故。传统诊断方法存在三大痛点：
- 测量限制：振动信号需接触测量，红外热成像成本高
- 噪声干扰：工业现场噪声淹没故障特征（信噪比低至-6dB）
- 实时性要求：现有深度学习模型参数量大（ResNet18达11M
- ），难以部署
