基于连续小波变换和深度迁移卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法、装置和电子设备

本发明的一种基于连续小波变换和深度迁移卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法、装置和电子设备，其方法包括：对采集的原始一维振动数据进行归一化处理，针对归一化后的数据制作故障标签，将标签数据划分为训练集和测试集；对训练集和测试集的各数据样本进行连续小波变换，生成相应的时频图，制作时频图形式的滚动轴承故障诊断数据集；搭建深度卷积神经网络VGG16模型，使用公开数据集ImageNet对齐进行训练，获取VGG16预训练模型；基于时频图形式的滚动轴承故障诊断数据集对VGG16预训练模型进行参数微调和优化，获取迁移后的故障诊断模型，用于实现对滚动轴承的故障诊断。本发明故障诊断准确率高，耗时少。