一种基于深度学习的数控机床主轴轴承故障检测方法

本申请实施例公开了一种基于深度学习的数控机床主轴轴承故障检测方法，涉及机械故障检测技术领域，该方法包括：采集数控机床主轴轴承的振动信号；将所述振动信号输入训练好的故障检测模型中，以通过所述故障检测模型中的小波变换层对所述振动信号进行小波变换处理；基于所述小波变换处理后的数据进行特征提取，得到卷积特征；基于所述卷积特征输出所述数控机床主轴轴承的检测结果。本申请实施例提供的一种基于深度学习的数控机床主轴轴承故障检测方法，通过小波保留变换和多尺度卷积层的结合，显著提高了深度学习模型在高噪声环境下的抗噪能力。