一种基于轴流风机多源信号融合故障监测方法及系统

本发明公开了一种基于轴流风机多源信号融合故障监测方法及系统，方法获取轴流风机的多源信号并进行特征提取，得到不同频率信号特征，计算不同频率信号特征的时间差；基于时间差以及信号特征，通过多源定位算法确定轴流风机故障点位置；对同源故障点信号进行融合，得到融合信号并处理得到多通道多征兆域时频图集；输入神经网络模型学习隐含的故障特征，构建全局特征空间的证据体集；输入新的待检测多源信号，基于证据体集进行特征匹配，输出故障类型。本发明基于轴流风机特性，利用信号频率不同的特性计算时间差并进行同源故障融合，降低信息损失，增加互补性，并利用深度学习从挖掘特征，避免单一诊断方法片面性，提高故障识别率和准确性。