一种基于神经网络的轴承故障诊断的方法

本发明提供一种基于神经网络的轴承故障诊断的方法，方法包括：基于自适应传感器阵列获取轴承在不同转速、载荷和噪声条件下轴承故障信号，并对轴承故障信号进行预处理，提取时域特征；其中，轴承故障信号包括振动信号以及声发射信号；采用小波变换对预处理后的轴承故障信号进行分解，得到频带分量；基于傅里叶变换，提取每个频带分量的频域特征，并结合时域特征，构建多维特征向量；利用多维特征向量训练深度卷积神经网络模型，获得轴承故障诊断模型；基于轴承故障诊断模型，对待诊断轴承故障进行诊断，获得故障诊断结果。本发明可以有效处理轴承故障信号，提高故障诊断的准确性和可靠性，同时为后续的故障分析和预测提供高质量的数据支持。