一种基于改进后MobileNetV3-AHFF网络的行星齿轮箱故障诊断方法

本发明公开了一种基于改进后MobileNetV3‑AHFF网络的行星齿轮箱故障诊断方法，属于故障诊断技术领域，包括以下步骤：采集行星齿轮箱在不同工况下的一维振动加速度信号，然后应用Chirplet连续变换将其生成二维时频图，制作行星齿轮箱故障数据集；将SWD‑HNNE模块融入MobileNetV3‑AHFF网络中，进而引入基于SWD距离的度量方式和半监督学习思想，得到改进后的MobileNetV3‑AHFF网络，即MobileNetV3‑AHFF‑SWD‑HNNE网络；对MobileNetV3‑AHFF‑SWD‑HNNE网络进行多轮迭代训练，保存最优模型并将其作为故障诊断模型，利用该模型进行行星齿轮箱故障诊断，得到诊断结果。本发明将流形降维模块融入MobileNetV3‑AHFF网络架构中，并结合基于SWD距离的度量方式和半监督学习思想，实现对高维故障数据集的特征筛选和降维处理，有效地提高了行星齿轮箱的故障识别精度。