基于智能体架构的机电伺服系统多工况健康评估方法

本发明属于机电伺服系统健康评估技术领域，涉及一种基于智能体架构的机电伺服系统多工况健康评估方法，包括：构建不同数据驱动模块的训练数据集；对训练数据集进行数据预处理；使用处理过的数据对二分类神经网络进行训练；使用处理过的数据对多分类神经网络进行训练；使用处理过的数据对GRU神经网络进行训练；通过结果融合模块将以上构建的工具模块进行封装；对智能体进行设计，设计对应的智能体流程图；智能体通过与大语言模型协同工作，最终生成维修与防护策略的闭环决策流程。本发明不仅能够反映伺服系统的当前健康状态，还能提供未来趋势预测与剩余寿命估计，支持预测性维护，降低故障停机率和运维成本。