一、引言

在智能制造与工业4.0背景下，单一参数的测量已难以满足复杂系统的高精度控制需求。多参数融合测量技术通过整合温度、压力、位移、振动等多种传感器数据，提供更全面、更准确的状态感知能力，广泛应用于机器人、数控机床、自动化装配等领域。本文将探讨其技术架构与工程实践。

二、关键技术类型

多传感器协同采集

多物理量同步采集，构建统一时间基准。

数据融合算法

包括卡尔曼滤波、神经网络、模糊逻辑等方法提升测量可靠性。

边缘计算与实时反馈

支持本地数据处理与闭环控制，降低延迟。

三、典型应用场景

机器人自适应抓取

结合视觉、力觉、触觉信息，实现柔性操作。

精密加工过程监控

综合刀具温度、主轴振动、切削力等参数优化工艺。

设备健康状态评估

融合轴承温度、电机电流、声发射信号进行故障预测。

四、未来发展方向

AI驱动的智能融合系统

基于深度学习实现多源异构数据的智能决策。

标准化接口与互操作协议

推动不同品牌设备之间的兼容与集成。