一种基于时频分析与残差网络的水轮机振动故障诊断方法

本发明公开了一种基于时频分析与残差网络的水轮机振动故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域，包括采集水轮机振动数据并进行预处理，得到预处理后的振动数据并构建振动故障数据集；利用所述振动故障数据集进行模型训练，构建振动故障诊断模型；基于所述振动故障诊断模型进行故障诊断，得到振动故障诊断结果。本发明实现对不同长度振动数据的统一处理，有效解决实际工程中振动数据长度不一致的问题，提高数据的利用率和代表性；结合批量归一化和激活函数进行卷积操作，有效缓解深度学习中的梯度消失问题，能够更加充分地学习数据特征；实现对无故障、单故障和多故障的精确识别，降低误判率，提高诊断结果的可信度。