信号处理、样本集构建、故障诊断模型构建及故障诊断方法

本发明公开了一种信号处理、样本集构建、故障诊断模型构建及故障诊断方法，包括：首先，可以通过设置的传感器采集设备的原始监测信号。然后，可以采用模拟退火蜉蝣算法自适应优化变分经验模态分解的惩罚因子和模态数，再根据最优的惩罚因子和模态数对原始监测信号进行分解，从而得到更准确的模态函数。最后，可以根据准确性更高的模态函数进行信号重构，增强重构得到的监测信号的准确性。基于重构的监测信号构建起训练样本集，并基于训练样本集进行诊断模型训练，即可获得能够准确识别设备故障的故障诊断模型，以快速、准确的识别出齿轮箱的异常和故障。