基于类增量学习的机器人全运行周期故障诊断方法及系统

本发明涉及故障诊断技术领域，提供了基于类增量学习的机器人全运行周期故障诊断方法及系统，包括：获取多传感器采集的机器人的多源监测数据，通过诊断模型，得到故障分类结果；其中，诊断模型采用分层跨通道融合策略进行特征提取，所述分层跨通道融合策略包括分层交互融合层与跨尺度交互建模层；所述分层交互融合层用于建模传感器内部的时间依赖关系以及跨传感器的动态通道耦合关系；所述跨尺度交互建模层通过采用不同卷积核尺寸的并行卷积分支来捕获多频局部时间模式，并通过多尺度交互融合机制动态整合不同尺度特征。缓解了复杂传感器耦合导致的误差累积问题，并实现初步的多传感器特征融合。