一种基于动态增量集成学习模型的控制阀故障诊断方法

本发明公开了一种基于动态增量集成学习模型的控制阀故障诊断方法，涉及控制阀故障诊断领域，具体包括以下步骤：获取多种故障状态类型下的目标阀位位移、实际阀位位移以及位移偏差的时序数据；对所述时序数据进行预处理，获得预处理后的时序数据；基于预处理后的时序数据，进行时域特征、频域特征以及空间域特征提取，生成融合特征向量；将所述融合特征向量输入动态增量集成学习模型，进行故障分类并生成故障诊断结果。该方法通过智能自适应预处理、时‑频‑空多域特征深度融合，以及动态增量集成学习模型，显著提升了控制阀故障诊断的准确性和可靠性。