基于时频角域三通道并行卷积网络故障诊断方法

基于时频角域三通道并行卷积网络故障诊断方法，属于故障诊断技术领域。解决了现有的机器学习方法故障诊断过程复杂度高，诊断时间长的问题。本发明获取目标旋转机械运行的振动信号，将所述振动信号作为卷积诊断模型的输入，通过卷积诊断模型对所述目标旋转机械进行故障诊断，所述卷积诊断模型通过预训练获得，所述卷积诊断模型的训练方法为：分别对样本振动信号进行降噪处理、傅里叶变换和角度重采样；获取时域信号、频域信号和角域信号，利用时域信号、频域信号和角域信号建立标准化数据集；建立多通道并行卷积神经网络模型，利用标准化数据集对多通道并行卷积神经网络模型进行训练、测试和验证，完成卷积诊断模型的训练。本发明适用于设备的故障诊断。