融合机理与AI的精密成型过程智能监测诊断

面向冲压、注塑等精密成型场景，多源时序信号与物理机理协同建模，实现微弱异常在线监测与根因分析闭环

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   多源传感与高频同步采集

   在冲压/注塑装备上布设加速度、声发射、应力应变、位移及压力/温度/流量传感器，高采样率同步采集，形成覆盖一次成型全过程的高维时间序列（Profile）数据。

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   Physically-informed 特征构建与先验嵌入

   混合特征构建：低通滤波后同时提取物理机理特征（基于成型力学模型）与全局统计特征；再以物理先验为每个候选特征赋予置信度先验（过程关键/不确定/无关分别用不同 Beta 分布初始化），把专家知识变成可学习的概率先验。

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   贝叶斯双层特征优化

   上层做特征架构学习——用 Gumbel-Softmax 连续松弛在离散特征子集空间中可微搜索，按多准则目标（判别力、冗余度、稳定性）收敛到最优特征子集；下层在异构分类器（线性/神经网络/核方法）上做多模型性能估计，保证所选特征模型无关的鲁棒性。

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   在线监测与根因分析闭环

   优化后的轻量模型全流程在线部署，毫秒级判定每一冲次/每一模次；异常触发后结合机理模板自动定位根因（跳料、麻点、冲头折断等），形成"监测—识别—根因—处置"闭环。