轴承振动信号处理模型构建方法、模型及信号分类方法

本发明公开了一种轴承振动信号处理模型构建方法、模型及信号分类方法，通过计算多个特征向量距离来构建时域、频域损失函数，进而用来训练编码器。本发明通过最小化时域和频域损失函数中不同距离的差值，能够引导编码器提取信号中的相似特征表示，使其在特征空间中聚集，而不相似的特征则分离。本发明中训练好的编码器（带注意力机制的卷积神经网络）在处理未知故障类型的振动信号时，能够发现该信号中某些特征表示与其他信号均不同，从而在特征空间中将这些特征表示聚集，并与其他信号的特征表示远离，从而有效实现对未知故障类型振动信号的识别。