在线增量学习机制流式参数更新设计弹性权重固化算法，在不破坏已学习知识的前提下，持续吸收设备运行新数据实现模型参数动态优化。灾难性遗忘抑制通过神经网络权值重要性评估与梯度掩码技术，平衡新旧任务的学习强度，确保历史故障模式识别能力不退化。边缘-云端协同学习构建分层式增量学习架构，边缘端完成数据预处理与轻量级微调，云端执行全局模型聚合与知识蒸馏。自监督样本筛选利用对比学习自动识别高价值增量数据样本，过滤重复或低信息量数据，提升模型更新效率。漂移检测与适配部署概念漂移检测模块，当发现设备运行模式发生显著变化时，自动触发模型重构或分支扩展流程。资源感知学习根据实时计算资源负载动态