面向工业轴承故障诊断场景开发的手机应用，深度融合创新技术与实际需求，核心亮点在于高精度轻量化网络框架的设计与实现。作为独立完成的项目，从架构搭建到功能实现均由单人主导，确保技术路线与开发进程的高度统一。
为满足工业场景对诊断精度与移动端部署轻量化的双重要求，应用采用前沿深度学习框架构建核心网络。通过优化网络层结构，引入轻量化卷积模块与参数共享机制，在大幅削减模型参数量与计算量的同时，维持高精度诊断性能。同时，针对轴承振动、温度等原始数据存在噪声干扰、特征微弱等问题，系统设计多维度数据预处理流程：运用信号滤波技术消除环境噪声，采用归一化与标准化操作统一数据尺度，并通过特征工程分析数据时域、频域特征，挖掘轴承故障敏感特征，助力网络模型更高效地提取有效信息。
该应用在实际工业测试中，对轴承常见故障类型的诊断准确率达行业领先水平，且模型体积小、运算速度快，适配各类主流手机设备，为工业设备实时监测与故障预警提供了便捷、高效的移动端解决方案，有效降低设备运维成本与停机风险 。
