基于振动与电流特征融合的电动机故障识别方法、模型训练方法、模型训练装置、电子设备和介质

本发明公开了一种基于振动与电流特征融合的电动机故障识别方法、模型训练方法、模型训练装置、电子设备和介质，涉及电动机故障识别领域；训练方法包括：获取目标电机的电流信号数据和振动信号数据并生成训练样本数据集，使用FFT对电流信号进行特征提取得到频谱特征训练样本；使用HHT对振动信号进行特征提取得到包络谱特征训练样本；将提取后的训练样本输入到待训练的电动机故障识别模型进行训练，得到电动机故障初始识别模型；电动机故障识别模型包括改进卷积神经网络模块和多层感知机模块；预测结果表征故障类型；根据预测结果、标签数据、目标损失函数和优化器迭代地调整电动机故障初始识别模型的网络参数，得到训练好的电动机故障识别模型。