液压系统故障诊断方法、装置、设备、介质和产品

本发明实施例涉及一种液压系统故障诊断方法、装置、设备、介质和产品，方法包括：采集五类检测信号并构建对应的五通道输入；使用多尺度卷积提取各个通道的信号特征，并对信号特征进行预处理和通道注意力加权处理，得到加权特征；将各通道的加权特征进行拼接，并对拼接后的特征进行全局平均池化，生成固定长度的深度表征向量；在生成的深度表征向量基础上搭建分类网络；设定遗传算法的编码、适应度与遗传操作机制并执行寻优，获得超参数组合；采用超参数组合构建分类网络并利用训练集进行训练，得到卷积神经网络模型，用于输出故障诊断结果。本发明解决了人工试错和易陷局部最优的问题，显著提升了液压系统故障诊断的精度与鲁棒性。