一种基于特征模态分解的轴承故障诊断方法及系统

本发明提供一种基于特征模态分解的轴承故障诊断方法及系统，其中，方法包括：基于特征模态分解技术，获取数据样本的分解模态；基于深度神经网络，根据分解模态，训练轴承故障诊断模型；获取待诊断振动数据；基于迁移学习技术、根据待诊断振动数据调整预训练模型参数，获取调整后的轴承故障诊断模型输出的对应于待诊断振动数据的故障诊断结果。本发明的一种基于特征模态分解的轴承故障诊断方法及系统，引入FMD技术，同时考虑了信号的冲动性和周期性，不需要将故障周期作为先验知识；利用了卷积神经网络提取主要特征，加快了计算速度，利用迁移学习技术调整预训练模型的部分参数来适应新的振动数据，减少新数据的训练时间、提高了模型性能。