【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及液压系统，尤其是指一种针对于液压系统多速率数据的故障诊断方法。
技术介绍
1、工业互联网，利用其强大的深度感知、智能分析、高效数据处理和系统集成能力，将数据分析作为决策中枢，打造了一系列适应不同工业场合的智能化制造、网络化协作、定制化生产以及服务拓展的智能解决方案。伴随着人工智能、大数据和5g技术的深入应用与迅猛进步，工业互联网正逐渐显现出其在推动制造业高品质经济增长、促进先进制造业与现代服务业协同发展、加速实现制造强国战略中的重要作用，成为实现这些目标的关键路径和有力推动器。
2、在工业互联网及其平台上，工业设备构成了其核心要素。这些关键设备在工业生产中扮演着至关重要的角色，它们不仅关系到生产流程的顺畅、工业系统的稳定、产品质量的高低，还直接影响着生产企业的竞争力。随着时间的推移，设备的不间断运行，恶劣的工作环境，最终可能发生故障。由于工业生产是一个复杂的相互作用过程，关键设备的故障可能引发产品质量下滑、次品率上升，进而影响生产系统的正常运行和甚至可能造成严重的安全事故。因此，运用先进的故障检测技术，获取设备...
【技术保护点】
1.一种针对于液压系统多速率数据的故障诊断方法，应用于液压系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种针对于液压系统多速率数据的故障诊断方法，其特征在于，所述对所述多传感器信号进行预处理的方法，包括：
3.根据权利要求1所述的一种针对于液压系统多速率数据的故障诊断方法，其特征在于，所述基于预处理后的所述多传感器信号，获取所述多传感器信号中对应高采样速率信号的第一故障特征和对应低采样速率信号的第二故障特征的方法，包括：
4.根据权利要求3所述的一种针对于液压系统多速率数据的故障诊断方法，其特征在于，利用残差收缩可分离卷积网络...
【技术特征摘要】
1.一种针对于液压系统多速率数据的故障诊断方法，应用于液压系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种针对于液压系统多速率数据的故障诊断方法，其特征在于，所述对所述多传感器信号进行预处理的方法，包括：
3.根据权利要求1所述的一种针对于液压系统多速率数据的故障诊断方法，其特征在于，所述基于预处理后的所述多传感器信号，获取所述多传感器信号中对应高采样速率信号的第一故障特征和对应低采样速率信号的第二故障特征的方法，包括：
4.根据权利要求3所述的一种针对于液压系统多速率数据的故障诊断方法，其特征在于，利用残差收缩可分离卷积网络对高采样速率信号进行处理，得到所述第一故障特征，包括：
5.根据权利要求1所述的一种针对于液压系统多速率数据的故障诊断方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：张永，袁烨，屈鹏鹏，金骏阳，王成才，
申请(专利权)人：华中科技大学无锡研究院，
类型：发明
国别省市：
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