旋转机械复合故障识别模型的生成方法及故障识别方法

本发明提供一种旋转机械复合故障识别模型的生成方法及故障识别方法，属于机械故障识别技术领域，模型的生成方法包括：获取旋转机械设备在健康状态及故障状态下的振动信号，构建训练集；生成训练集的频域信号，并进行预处理；基于卷积神经网络模型提取预处理后的训练集的文本特征，并基于双全连接层模型提取预处理后的频域信号的语义特征；将文本特征与语义特征进行融合，训练卷积神经网络模型和双全连接层模型，得到旋转机械复合故障识别模型。本发明通过建立深度学习模型，提取复合故障语义与单一已知故障语义之间的相关联系，解决现有的故障诊断技术主要集中于对旋转机械已知的故障进行诊断，并不能满足故障诊断的实际需求的问题。