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申请/专利权人：北京中联太信科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于时频域特性分析的电磁阀故障在线诊断方法，涉及电磁阀故障诊断技术领域。该基于时频域特性分析的电磁阀故障在线诊断方法，获取电磁阀驱动端时序电流数据，并分别进行时域和频域分析，得到时域和频域特征向量，并将二者复合形成复合时频域特征向量；通过改变电磁阀的运行状态，获取多组带有标签的复合特征向量并以此为基础生成采用多数投票法进行评估的孤立森林模型，最终实现对电磁阀故障模式的在线诊断，本发明通过集成多种状态下的电流数据和利用时频域分析的综合特征向量，从而能够更精确地识别和区分电磁阀的不同故障类型，不仅增强了特征的表征能力，还通过综合利用时域和频域信息，提高了故障诊断的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于时频域特性分析的电磁阀故障在线诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取电磁阀驱动端的当前时序电流数据、历史阀芯正常时序电流数据、历史弹簧断裂时序电流数据、历史阀芯卡死时序电流数据和历史阀芯轻微卡滞时序电流数据，并进行预处理；对预处理后的电磁阀驱动端的当前时序电流数据、历史阀芯正常时序电流数据、历史弹簧断裂时序电流数据、历史阀芯卡死时序电流数据和历史阀芯轻微卡滞时序电流数据分别进行时域和频域分析，得到当前时域和频域特征向量、阀芯正常时域和频域特征向量、弹簧断裂时域和频域特征向量、阀芯卡死时域和频域特征向量、阀芯轻微卡滞时域和频域特征向量；对当前时域和频域特征向量、阀芯正常时域和频域特征向量、弹簧断裂时域和频域特征向量、阀芯卡死时域和频域特征向量、阀芯轻微卡滞时域和频域特征向量分别进行融合处理，得到当前复合特征向量、阀芯正常复合特征向量、弹簧断裂复合特征向量、阀芯卡死复合特征向量、阀芯轻微卡滞复合特征向量；基于阀芯正常复合特征向量、弹簧断裂复合特征向量、阀芯卡死复合特征向量、阀芯轻微卡滞复合特征向量建立向量数据集；使用向量数据集对预先建立的随机森林模型进行模型训练，并在随机森林模型训练完成后对当前复合特征向量进行诊断识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京中联太信科技有限公司 一种基于时频域特性分析的电磁阀故障在线诊断方法
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