1.一種防止胎側耐磨膠打折的預警控制方法，其特征在于，所述方法基于動態時間規整與多模態數據融合分析，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s1中所述小波變換的具體步驟包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s2中所述動態時間規整算法的計算法則包括：通過比較當前時間片段與標準形變模式在時間軸上的累積距離，選擇前一時刻的最優路徑進行延伸，其中累積距離由當前時間片段與標準形變模式對應點的歐氏距離累加計算；當累積距離超過預設的形變容差閾值時，判定該時間片段與標準模式存在顯著偏差，并標記為高風險區間；計算公式為：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s3中所述圖神經網絡模型的更新規則包括：將每個節點的當前層嵌入向量與其鄰居節點的聚合向量進行拼接，通過可訓練權重矩陣進行線性變換后，應用非線性激活函數生成下一層的節點嵌入向量，其中鄰居節點的聚合通過求和操作實現。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s4中所述強化學習框架采用深度q網絡（dqn），其狀態空間定義為形變風險概率的統計特征，動作空間為預警閾值的增量調整，獎勵函數設計為：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s6中所述模糊邏輯系統的輸入變量包括實時形變風險概率??和歷史平均風險?，輸出為綜合風險指數?，其模糊規則庫定義為：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s8中所述自編碼器的重構誤差計算包括：計算輸入特征矩陣與重構輸出之間的平方誤差，并附加編碼器權重矩陣的frobenius范數正則化項，通過最小化總誤差優化自編碼器參數。
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s9中所述貝葉斯概率模型的更新過程包括：根據實時綜合風險指數與歷史重構誤差組成的觀測數據集，結合高斯先驗分布，通過似然函數計算權重參數的后驗概率分布，完成圖神經網絡參數的迭代修正。
9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s7中所述控制執行單元的參數調整策略包括：根據綜合風險指數與動態預警閾值的差值生成比例調節量，結合風險指數的實時變化率生成微分調節量，加權求和后輸出壓力參數的調整量，計算公式為：
10.一種防止胎側耐磨膠打折的預警控制系統，其特征在于，包括：