[发明专利]一种液压马达检测系统及方法

权利要求书

1.一种液压马达检测系统，应用于液压马达出厂前质检，其特征在于，包括用以测试所述液压马达的参数的传感器、与所述传感器连接并接收所述液压马达的参数数据的判断装置，所述判断装置内置无监督学习模型和分类模型，所述无监督学习模型用以根据所述参数数据建立正常参数区间并筛选出所述参数数据中不在所述正常区间中的异常参数数据，所述分类模型用以诊断所述异常参数数据并比对所述异常参数数据是否符合故障特征。

2.如权利要求1所述的液压马达检测系统，其特征在于，还包括与所述判断装置连接的数据储存装置和计算装置，所述数据储存模块用以存储所述参数数据，所述计算装置用以根据所述参数数据优化所述无监督学习模型和所述分类模型。

3.如权利要求1所述的液压马达检测系统，其特征在于，还包括与所述判断装置连接用以显示所述参数数据的人机交互装置。

4.如权利要求1所述的液压马达检测系统，其特征在于，所述传感器包括压力传感器、噪音传感器、油温传感器、流量传感器、振动传感器中的一种或多种。

5.如权利要求1所述的液压马达检测系统，其特征在于，所述无监督模型为One ClassSVM、Isolation Forest、Local Outlier Facto中的一种，所述分类模型为Random Forest、SVM、XGBoost、协同过滤中的一种。

6.一种液压马达检测方法，应用于液压马达出厂前质检，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，采集所述液压马达的测试参数数据；

步骤S2，根据所述参数数据建立无监督学习模型和分类模型，所述无监督学习模型根据所述参数数据确定正常参数区间；

步骤S3，向已建立的所述无监督学习模型和所述分类模型输入所述参数数据，所述无监督学习模型筛选出所述参数数据中不在所述正常参数区间的异常参数数据，所述分类模型比对所述异常参数数据是否符合故障特征；

步骤S4，所述分类模型输出相应的故障类型。

7.如权利要求6所述的液压马达检测方法，其特征在于，所述步骤S1为采集所述液压马达的压力、油温、噪音、流量、振动参数中的一种或多种。

8.如权利要求6所述的液压马达检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括步骤S31和步骤S32，所述步骤S31为将连续的所述参数数据分割为重叠率在0.5％至0.75％的多段特征数据；所述步骤S32为将分段后的所述特征数据输入所述无监督模型和所述分类模型。

9.如权利要求8所述的液压马达检测方法，其特征在于，所述步骤S32包括步骤S321和步骤S322，所述步骤S321为初步判断，通过所述无监督模型筛选出所述特征数据中不在所述正常参数区间的异常参数数据；所述步骤S322为最终判断，通过分类模型比对所述异常参数数据是否符合故障特征。

10.如权利要求9所述的液压马达检测方法，其特征在于，还包括步骤S5，将步骤S322中符合故障特征的所述异常参数数据对应的所述液压马达进行人工拆解确认，并将拆解结论作为样本优化所述无监督模型和所述分类模型。