基于可解释小波阈值网络的电力设备振动信号处理方法

本发明公开了一种基于可解释小波阈值网络的电力设备振动信号处理方法，包括获取电力设备关键零部件的振动数据；将振动数据输入至预先训练好的故障诊断模型，利用各小波阈值网络检测振动数据各频带通道的故障特征矩阵；利用通道‑频率双域协同注意力网络整合不同通道的故障特征矩阵，并对不同频带的故障特征矩阵进行加权融合，得到融合特征；利用全局能量池化层从融合特征提取各频带通道的平均能量特征作为判别性特征；利用故障分类层对判别性特征进行处理，预测故障类型分类结果；本发明可实现噪声鲁棒性增强与故障敏感特征深度提取，显著提升故障分类精度与诊断结果的可信度。