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摘要
本发明提供一种用于冲压设备的故障诊断方法,属于重型设备的故障诊断技术领域。该方法包括：获取冲压设备的液压系统的基础数据、当前运行数据和历史故障数据,传输并存储至终端设备；对当前运行数据进行时序序列处理；基于LSTM和RNN建立深度学习的网络模型；根据基础数据和历史故障数据,采用改进的粒子群POS算法对网络模型进行训练,优化网络模型的参数,并获得漏油特征集合；将预处理后的当前运行数据输入网络模型,以提取液压系统的性能状态特征；将性能状态特征输入分类器,以判断液压设备是否存在漏油风险。该方法能够快速、准确地预测冲压设备是否存在漏油风险,保障冲压设备安全可靠地运行,降低了冲压设备的运维成本。
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