一种用于轴向柱塞泵故障诊断的多模型集成智能方法

本发明公开了一种用于轴向柱塞泵故障诊断的多模型集成智能方法，属于故障诊断技术领域。该方法包括：构建多阶段数据预处理模块，对振动信号进行异常值清洗、互信息特征选择和自适应数据平衡；构建带有跳跃连接的深度残差网络模块，以提取深层故障特征并解决梯度消失问题；采用余弦退火学习率和梯度裁剪技术优化训练过程；以及构建多模型集成模块，通过加权投票或Stacking策略融合多个子模型的诊断结果。本发明有效解决了轴向柱塞泵故障诊断中数据不平衡、梯度消失、泛化能力差及噪声敏感等技术问题，显著提高了变工况下罕见故障的诊断准确率和鲁棒性。