一种基于故障理论特征的神经网络故障诊断方法、系统、介质及设备

本发明涉及机械故障诊断领域，公开了一种基于故障理论特征的神经网络故障诊断方法、系统、介质及设备，其包括：基于故障理论分析生成机械零件的故障特征信号；将理论分析生成的零件的故障特征信号与从设备采集的振动信息进行融合，指导深度神经网络在采集的振动信息中提取故障特征，完成故障诊断。本发明在机械故障诊断分类中，能够在采集的振动信息中准确提取故障的特征信息，完成设备的故障诊断，提高故障诊断的精度性能。