一种高速水力测功器故障诊断方法

本发明公开了一种高速水力测功器故障诊断方法，所述方法先建立双通道信号并行的卷积神经网络结构，从多维度、多尺度对数据进行更深层的特征提取，然后设计LSSA‑SVM分类器，采用混沌透镜初始化法、自适应参数提高惩戒因子C和核函数g搜索精度，避免陷入局部最优位置，对分类器关键参数设定更加准确，最后根据在线收集数据进行故障诊断。本发明使水力测功器故障分类更加迅速精确、特征分类效果更好，解决了当前水力测功器现有的故障预测方法诊断精度低和深层特征提取困难的问题。