一种面向飞机液压系统的多任务学习故障诊断方法

本发明属于飞机液压系统健康监测技术领域，具体为一种面向飞机液压系统的多任务学习故障诊断方法。本发明包括：数据的采集与预处理，多任务故障诊断模型的构建、训练与优化；通过构建并行的共享与任务专属特征提取路径，分别对多故障模式的共性系统动态与特有故障动态进行建模；并引入去相关正则约束作为优化机制，在训练过程中强制两类特征表征的统计独立性，从而实现对共性与特有诊断信息的精确解耦；结合Focal损失与任务不确定性加权，解决诊断场景中固有的类别不平衡与多任务优化冲突问题。经验证表明，本发明在提升对微弱故障信号的精准检出能力（高召回率）的同时，可确保模型整体的高诊断精度与鲁棒泛化性能。