基于大数据的叉车诊断测试方法及系统

本发明涉及叉车故障诊断技术领域，公开了基于大数据的叉车诊断测试方法及系统。该系统包括数据采集层、特征处理层、动态建模层、融合决策层及指令生成层。数据采集层以多类型传感器阵列，在叉车关键部件采集振动频谱序列、液压压力波形、电机电流纹波等多源工况数据流；特征处理层对多源数据流做时频域联合特征提取，生成多维工况特征向量并算特征漂移量；动态建模层依特征漂移量划分工况模式，构建密度聚类自适应诊断模型，输出部件健康状态概率；融合决策层建立多参数时空关联映射，经多尺度特征提取网络融合生成综合故障置信度；指令生成层借多约束优化算法将其转为工况调整参数集，下发至叉车控制单元，实现叉车精准诊断与动态调整。