基于MSCNN的多熵融合发动机故障诊断方法

本发明的目的在于构建一种基于MSCNN的多熵融合发动机故障诊断方法，包括：利用CEEMDAN对振动信号数据进行分解和预处理，获取IMF分量后计算其近似熵、排列熵和模糊熵，构建多熵特征融合样本矩阵，作为数据样本；将所述数据样本划分为训练集和测试集；搭建故障诊断模型，并对所述故障诊断模型的参数进行初始化；将所述训练集打乱后输入到所述故障诊断模型中，并向前传播，构造交叉熵损失函数；对所述故障诊断模型进行反向传播，直至满足预设要求，得到训练好的故障诊断模型；将所述测试集输入到所述训练好的故障诊断模型中，完成发动机故障诊断和分类识别。