基于Legendre多小波新型卷积神经网络的轴承故障诊断方法

本发明公开了基于Legendre多小波新型卷积神经网络的轴承故障诊断方法，涉及旋转机械故障诊断与人工智能技术交叉技术领域。本发明采用Legendre小波作为轴承故障诊断方法的基础，通过Legendre小波的优点能有效地捕获滚动轴承的故障特征，且本发明通过使用Legendre多小波基的四个滤波器作为卷积核，这显著降低了学习参数的维数并增强了可解释性，且通过遗传算法优化卷积网络模型的网络结构，避免了通过大量的实验来得到网络结构参数，与传统的轴承诊断方法相比，本方法不需要专家经验，与传统的卷积网络相比，本方法大幅度降低了学习参数，且本方法取得了较好的识别精度，因此本方法能够进行实际工业应用和旋转机械的在线诊断。