偏轉(zhuǎn)板伺服閥作為電液伺服系統(tǒng)的核心控制元件，其運行狀態(tài)直接關(guān)系到系統(tǒng)的性能和可靠性，高精度、智能化的故障診斷與健康管理至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)方法因依賴有限的可測信號和人為經(jīng)驗，難以實現(xiàn)對復(fù)雜工況下伺服閥的精準(zhǔn)監(jiān)測。因此，本項目開展了偏轉(zhuǎn)板伺服閥高精度建模、實驗數(shù)據(jù)采集、智能診斷算法開發(fā)及智能健康管理平臺的系統(tǒng)研究，旨在全面提升伺服閥的狀態(tài)感知、精準(zhǔn)診斷與智能管理能力，從而有效保障液壓系統(tǒng)的安全與可靠運行。

1.  建立伺服閥模型，開展完好狀態(tài)與故障狀態(tài)下的模型，對模型的各種工況進(jìn)行仿真，構(gòu)建故障數(shù)據(jù)集。要求模型精度不小于85%

2.設(shè)計數(shù)據(jù)采集終端樣機，對真實伺服閥進(jìn)行實驗，得到系列實驗數(shù)據(jù)集。要求采集終端長度不超過8cm，且不影響伺服閥正常裝配；采集精度不小于5%。

3.利用以上數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)故障診斷算法。要求算法準(zhǔn)確率不小于80%。

4.基于此算法，從前端、后端、數(shù)據(jù)庫、數(shù)字孿生四個方面搭建伺服閥健康管理平臺。

1.在伺服閥建模與實驗研究方面，基于Simulink建立了高精度的伺服閥仿真模型并構(gòu)建了故障數(shù)據(jù)集，通過實驗平臺采集了多類典型工況下的關(guān)鍵實驗數(shù)據(jù)，仿真模型與實驗結(jié)果對比誤差不超過15%，驗證了模型的高準(zhǔn)確性。

2.設(shè)計并實現(xiàn)了小型化高精度的偏轉(zhuǎn)板伺服閥數(shù)據(jù)采集終端軟硬件系統(tǒng)，實現(xiàn)了高效、實時的數(shù)據(jù)采集，有效提升了復(fù)雜工況下的關(guān)鍵數(shù)據(jù)獲取能力。

3.出了一種融合Transformer與CNN的偏轉(zhuǎn)板伺服閥故障診斷方法，結(jié)合兩者在全局和局部特征提取方面的優(yōu)勢，有效提升了復(fù)雜信號中故障特征識別能力，故障診斷準(zhǔn)確率超過95%。

4，完成了一套集成實時監(jiān)測、故障診斷及數(shù)字孿生等功能的偏轉(zhuǎn)板伺服閥健康管理平臺，實現(xiàn)了伺服閥運行狀態(tài)的全方位智能化管理。