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本发明提供了一种基于多源数据融合的微球研抛过程中压力参数优化方法，具体包括以下步骤：步骤一，先通过多个传感器采集微球研磨抛光过程中的振动信号以及非振动信号；再对采集到的振动信号进行处理，提取出主要特征；然后，将提取出的振动信号特征与非振动信号进行整合，确保数据维度一致；步骤二，将整合后的数据输入到DAE‑MMR预测模型中，预测出当前加工状态下的最优压力值；所述预测模型基于自动编码器和BP神经网络构建，并通过多个传感器采集到的多源数据的历史数据训练得到；步骤三，将预测的压力值输入控制系统中，由控制系统对研磨抛光过程中的压力进行调节，实现对压力参数的精准优化；从而可以提高微球的加工精度和加工效率。

本发明公开了一种多源数据融合的离心式压缩机健康状态评估方法，属于离心式压缩机故障诊断技术领域，以实测压缩机工艺量数据流为切入点，通过构建压缩机的工艺量数据流与生产流程、设备部件之间的关联矩阵，以及工艺流数据归类，建立基于数据流分类融合的健康状态综合评估算法和判定方法。本发明采用上述的一种多源数据融合的离心式压缩机健康状态评估方法，有助于突破如何从大量数据中发现压缩机等大型装备安全风险的技术难题，对装备健康状态监测和视情运维有重要价值。