研究背景与意义 矿山深处传来沉闷的轰鸣声。应急灯在巷道里投下摇晃的光斑，一群矿工正迅速向避难硐室转移。这样的场景或许你只在新闻报道中见过，但在地下数百米的工作现场，避难硐室确实是矿工们最后的生命屏障。 传统避难硐室管理面临诸多挑战。纸质记录容易损毁，设备维护依赖人工检查，应急响应往往存在时间延迟。我记得某次参与矿山安全演练时，发现硐室内的氧气发生器因为记录疏漏而超期服役。这种看似微小的管理漏洞，在

智能装备正在重塑我们的世界。从工厂里精准作业的机械臂，到手术室里辅助医生的机器人，再到城市中穿梭的自动驾驶汽车——这些嵌入智能系统的装备已经成为现代社会不可或缺的基础设施。它们的可靠性直接关系到生产安全、医疗质量和公共安全。 研究背景与意义 去年参观一家智能制造工厂时，我注意到一个细节：生产线上的检测机器人突然停止工作，技术人员花了近两小时才定位到一个微小的软件漏洞。这个看似普通的故障背后，暴露

设备故障诊断领域正在经历一场静默革命。还记得三年前参观过一家老牌制造厂，老师傅们拿着听音棒贴近机器转动部位，凭借几十年经验判断轴承状态。那种人机合一的场景令人敬佩，但如今我们有了更精准的观测方式。 传统方法的局限性 传统故障参数分析建立在人工经验与简单仪器基础上。维修人员定期使用振动笔、温度计等工具采集数据，手工记录在巡检本上。这种模式存在几个明显短板： 数据采集频率低，可能错过关键故障征兆。

1.1 数字化技术检索系统概述 想象一下在图书馆寻找一本书。传统方式需要翻阅卡片目录，在书架间来回穿梭。数字化技术检索系统就是这个过程的现代版本——它让海量信息变得触手可及。这类系统通过计算机程序自动处理、存储和查找数字资源，从简单的文档搜索到复杂的多媒体内容检索，已经成为我们获取信息的默认方式。 我记得第一次使用专业学术检索系统时的震撼。输入几个关键词，几秒钟内就能找到分布在数百个数据库中的相