一种基于多通道特征融合与多尺度卷积网络的汽轮机叶片故障诊断方法

本发明公开了一种基于多通道特征融合与多尺度卷积网络的汽轮机叶片故障诊断方法，包括：实时采集汽轮机叶片的时域振动信号，并对其处理获得相应的频域信号和时频图像信号；然后将时域振动信号及其相应的频域信号、时频图像信号输入已训练好的汽轮机叶片故障诊断模型，输出获得汽轮机叶片的当前运行状态：正常或者某种故障类型。其中故障诊断模型的网络架构，其通过设置多并行分支网络以分别从输入的多域信号中提取特征，其多尺度卷积模块通过并行使用不同大小卷积核，分别提取局部、中等尺度和全局范围的特征并融合处理。本发明通过全面捕捉不同域中的故障特征信息并有效整合，显著提升对汽轮机叶片复杂故障模式的识别能力和诊断准确性。