基于多源数据融合的机械设备故障诊断是工业智能运维领域的核心技术方向，旨在通过整合来自不同传感器的异构信息（如振动、温度、声发射、电流信号等），构建更全面、鲁棒的设备状态感知与故障识别体系。传统单一数据源诊断方法在复杂工况下面临噪声敏感、特征覆盖不全等局限，而多源融合技术则通过数据层、特征层与决策层的协同处理机制突破这一瓶颈：在数据层面实现多模态信号的时空对齐与预处理，消除传感器差异带来的干扰；在特征层面综合利用时频分析、深度学习特征提取（如CNN、LSTM）及特征降维技术，挖掘不同信号的互补信息；在决策层面则通过深度学习模型、集成学习或证据理论融合多源诊断结果，显著提升故障分类的准确性与早期微弱缺陷（如轴承微裂纹、齿轮点蚀）的检出率。该技术的核心价值在于其强大的环境适应性，从而在轴承、齿轮箱等预测性维护中发挥关键作用。
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