一种航天发射塔摆杆液压系统故障诊断方法

本发明提供一种航天发射塔摆杆液压系统故障诊断方法，构建液压系统数字孪生模型，并模拟液压系统故障数据，以减少对历史经验数据的依赖，根据工况变化，通过孪生模型更新故障样本；使用一维卷积神经网络构建液压系统故障诊断模型，并将液压系统的压力、位移信号作为模型输入，在训练时使用学习率衰减策略动态的调整学习率，提高特征提取效率；采用基于预训练‑微调的迁移学习方法，将源域中训练好的诊断模型迁移到目标域中。本发明通过一维卷积神经网络实现多传感器数据的特征层融合，全面的提取液压系统运行状态特征，通过逐步减小学习率，模型在训练过程中变得更加稳定，减少了波动和震荡，提高了模型的稳定性。