一种轴承故障诊断方法、装置、计算机设备及存储介质

本发明公开了一种轴承故障诊断方法、装置、计算机设备及存储介质，属于机械故障诊断技术领域。采用改进的经验模态分解算法将轴承振动信号数据集分解生成时域数据集，对时域数据集处理生成频域数据集；改进CNN‑BiLSTM网络模型，该模型包括一维卷积神经网络、双向长短期记忆网络、时域‑频域交叉注意力机制、归一化层和全连接层；一维卷积神经网络对时域数据集进行特征提取得到时域特征，双向长短期记忆网络对频域数据集进行特征提取得到频域特征，时域‑频域交叉注意力机制对时域特征和频域特征进行特征交互得到融合特征；将融合特征输入归一化层和全连接层后输出故障类别。本发明可以解决复杂工业环境下电机轴承故障识别与诊断的问题。