一种基于卷积神经网络的消防减压阀故障诊断方法

本申请提供了一种基于卷积神经网络的消防减压阀故障诊断方法，包括：获取数据，并构建基础数据集。基于Cmor小波变换对所述基础数据集分别在时间维度和空间维度进行数据重构得到重构时频图，并确定训练集。基于残差结构图神经网络对训练集中的数据进行特征提取。基于减压阀正常状态和异常状态的权重对交叉熵损失函数进行优化得到优化后交叉熵损失函数。利用所述训练集中的数据使用优化后交叉熵损失函数持续对所述基础消防减压阀故障诊断模型进行训练，并基于所述优化后交叉熵损失函数的结果调整所述基础消防减压阀故障诊断模型的参数，直至达到训练截止条件得到消防减压阀故障诊断模型。本申请提供的方法可以训练出准确率较高的诊断模型。