基于非侵入式信号的旋转机械多尺度特征故障诊断方法

本发明属于工业制造装备的故障检测技术领域，公开了一种基于非侵入式信号的旋转机械多尺度特征故障诊断方法。构建多标签数据集，多标签数据集包括不同工况下采集的电流基波信号和电流残余信号，电流基波信号设有工况标签，电流残余信号设有故障标签；引入多个相同网络结构的TimesBlock模型并利用训练集残余信号与故障标签进行模型预训练，引入基于工况信息的多通道注意力机制获取多通道多尺度故障信号低维表示，引入由工况分类损失和故障分类损失组成的自适应联合损失函数。本发明克服了基于电流信号进行旋转机械故障诊断时，存在的基波掩盖故障特征以及原始电流信号的信噪比较低的问题。