一种基于人工智能学习的液压设备异常检测方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能学习的液压设备异常检测方法及系统，涉及工业自动化与智能监测技术领域，该检测方法的具体步骤为：数据采集与预处理：从液压设备上的压力传感器、温度传感器、振动传感器实时采集数据，并对数据进行预处理操作，本发明采用模糊逻辑与传感器数据融合技术，充分利用了液压设备中压力、温度、振动多维度传感器数据的互补性，模糊逻辑通过对数据进行模糊化处理，能够有效处理传感器数据中的不确定性和模糊性，提高了异常检测的准确性，同时，多传感器数据的融合进一步增强了系统对设备状态的全面感知能力，使得异常检测更加鲁棒，能够在复杂多变的工况下稳定运行。