电驱动桥的故障诊断方法、神经网络模型的训练方法

本发明提供了一种电驱动桥的故障诊断方法、神经网络模型的训练方法，通过目标振动传感器采集目标部件的振动信号，并进行处理，输出目标数据；将时域数据输入第一神经网络模型，以输出第一故障诊断结果；将频域数据输入第二神经网络模型，以输出第二故障诊断结果；将归一化数据输入第三神经网络模型，以输出第三故障诊断结果；基于三种故障诊断结果确定目标故障诊断结果。该方式可以通过多种神经网络模型分别在时域数据、频域数据和归一化数据三个不同的维度上进行故障诊断，并综合三种故障诊断结果确定最终的目标故障诊断结果，不需要依赖先前经验，也不需要选取阈值范围，从而可以提高故障识别效率和准确率，节省时间成本和经济成本。