一种基于局部结构卷积神经网络的故障诊断方法

本发明属于故障诊断领域，具体涉及一种基于局部结构卷积神经网络的故障诊断方法，包括获取一维振动数据集并进行切割堆叠处理得到预处理数据集，并将其划分为训练集和测试集；对训练集中每个样本进行形状重塑得到重塑训练集；基于重塑训练集，采用网格搜索获取局部结构卷积神经网络的最佳滤波器大小、最佳第一阶段滤波器数量和最佳第二阶段滤波器数量；对重塑训练集中每个样本进行采样和去均值操作得到第一新数据矩阵，并通过第一阶段网络得到层次卷积样本集；对层次卷积样本集中每个层次卷积样本进行采样和去均值操作得到第二新数据矩阵，并通过第二阶段网络得到卷积矩阵；通过输出层对卷积矩阵进行二值化处理和直方图处理；本发明提高了准确度。