基于特征模态分解和Transformer深度学习模型的轴承故障诊断分类方法及系统

基于特征模态分解和Transformer深度学习模型的轴承故障诊断分类方法及系统，涉及轴承故障诊断分类领域。解决了现有的EMD方法面临模态混叠和理论基础不足，难以分离出不同的成分等问题。所述方法包括以下步骤：对输入信号进行预处理生成数据样本，通过特征模态分解提取模态信号；将每个特征模态中提取的时频域特征拼接，形成一维特征向量，采用所述深度学习模型对信号的一维特征向量做进一步特征提取，采用所述深度学习模型对每个特征模态中提取的时频域特征连接，形成一维特征向量，利用前馈神经网络优化一维特征向量，所述深度学习模型迭代生成的输出作为输入样本的特征向量，通过全连接层处理得到轴承故障诊断分类结果。