一种基于数据驱动的电动工具故障类型识别方法及系统

本发明公开了一种基于数据驱动的电动工具故障类型识别方法及系统，用于故障识别领域，该方法包括以下步骤：收集电动钉枪在不同环境条件和操作状态下的操作数据；对操作数据分别执行包括时间域分析和频域分析的处理，并利用波形指标和粗糙主成分分析法提取分析处理结果中区分故障类型的特征集合；利用K近邻的支持向量机组合构建故障类型识别模型；利用训练好的故障类型识别模型对电动钉枪进行故障类别检测与识别；根据分析结果获取电动钉枪的故障类型。本发明利用模型进行故障类型检测和识别快速准确地确定电动钉枪的故障类型，提高故障诊断的效率和准确性，通过比较不同故障类型之间的差异，获取故障的成因和特征。