故障預警系統設計采用分層架構。底層傳感器實時采集振動臺運行的電流、電壓、溫度及振動參數；中間層利用邊緣計算設備對數據進行預處理，通過傅里葉變換、小波分析等算法提取異常特征；頂層決策模塊基于機器學習算法，構建故障預測模型，將實時數據與歷史故障數據對比分析。例如，當振動臺線圈溫度持續上升且電流波動異常時，系統可快速識別出可能存在的線圈短路風險，并及時發出預警。