基于知识蒸馏的轴承故障检测方法

本发明公开了基于知识蒸馏的轴承故障检测方法，获取轴承运行过程训练数据集；对获取的数据预处理得到目标数据集；利用目标数据集对离线CNN模型预训练得到教师模型，提取教师模型的软标签并构建学生模型；利用目标数据集训练教师模型和学生模型，提取教师模型对应的软标签和学生模型对应的软输出概率；将教师模型的知识进行蒸馏指导学生模型训练。本发明采用连续小波变换将图像由一维振动信号转化为二维时频信号，更好地表现原始信号中所包含的数据信息，利用知识蒸馏的方法处理教师模型，将教师模型的知识转移到规模较小的学生模型中，很好的减少模型规模，降低模型复杂度。同时学生模型从不同教师的软标签中获取知识，可以有效减少过拟合。