【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及液压系统中的智能故障诊断，具体涉及基于扩散模型数据增强框架的液压系统智能故障诊断方法。
技术介绍
1、液压系统作为现代工业自动化和工程机械中的关键执行元件，在航空、汽车、冶金及石油化工等领域得到了广泛应用。液压系统具有传动平稳、响应迅速和功率密度高等优点，但其长期运行过程中易受磨损、密封失效及环境因素影响，导致液压缸泄漏和管路堵塞等常见故障。这些故障不仅会降低系统的工作效率，还可能引发设备停机甚至安全事故，因而对液压系统的故障诊断提出了更高的要求。
2、目前，液压系统故障诊断技术主要分为基于模型的方法和基于数据驱动的方法。基于模型的诊断方法通过构建液压系统的数学或物理模型，利用故障前后系统响应参数的差异来实现故障检测，具有较好的解释性和理论依据；而基于数据驱动的方法则依赖于大量历史运行数据，利用机器学习或深度学习算法自动提取故障特征并进行分类，能够在一定程度上提升诊断准确率。然而，数据驱动方法对故障数据的数量和质量要求较高，而在实际应用中，由于液压系统故障事件的稀有性和数据采集条件的局限，真实故障数据往往十分匮...
【技术保护点】
1.一种基于扩散模型数据增强框架的液压系统智能故障诊断方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于扩散模型数据增强框架的液压系统智能故障诊断方法，其特征在于：步骤1中，液压系统的故障类型包括液压缸泄漏故障、管路堵塞故障中的至少一种；多传感器相关信号包括液压缸高压腔流量、液压缸泄露流量、液压缸高压腔压力、液压缸低压腔压力以及控制信号大小；
3.根据权利要求1所述的基于扩散模型数据增强框架的液压系统智能故障诊断方法，其特征在于：步骤2中，构建扩散模型，具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于扩散模型数据增强框架的液压系统智...
【技术特征摘要】
1.一种基于扩散模型数据增强框架的液压系统智能故障诊断方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于扩散模型数据增强框架的液压系统智能故障诊断方法，其特征在于：步骤1中，液压系统的故障类型包括液压缸泄漏故障、管路堵塞故障中的至少一种；多传感器相关信号包括液压缸高压腔流量、液压缸泄露流量、液压缸高压腔压力、液压缸低压腔压力以及控制信号大小；
3.根据权利要求1所述的基于扩散模型数据增强框架的液压系统智能故障诊断方法，其特征在于：步骤2中，构建扩散模型，具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚建勇，何显松，杨晓伟，赵孝礼，胡健，邓文翔，朱威霖，于小川，王锦源，李鹏飞，宋艺博，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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