基于深度学习算法的高速转子轴振动特征分析方法及系统

本发明公开了基于深度学习算法的高速转子轴振动特征分析方法及系统，属于智能工业检测技术领域，包括以下步骤：S1：数据采集；S2：数据预处理；S3：模型构建；S4：模型训练与优化；S5：模型部署；S6：振动特征分析。本发明显著提高了转子轴振动故障诊断的效率和准确性，减少了人工检测的工作量；实时检测和反馈机制使得故障处理更加及时，避免了因故障导致的设备停机和生产中断，极大提升了设备的运行可靠性；通过精确的故障诊断，能够预测和防止潜在的设备故障，减少了维修成本和意外停机的发生频率；最终，不仅实现了转子轴的健康实时监控，还提升了生产线的整体运行效率，实现了工业生产中的智能化、自动化和高效化。