基于灰度图像编码和神经网络的机械故障诊断方法和系统

本发明公开的一种基于灰度图像编码和神经网络的机械故障诊断方法和系统，其中方法包括：获取旋转机械的一维振动信号转换为二维灰度图像；将所述二维灰度图像输入到训练好的神经网络模型中进行故障类型预测；所述神经网络模型在处理过程中，对所述二维灰度图像进行特征提取和分类判别以完成故障类型预测；将预测得到的故障特征向外输出给用户端，其中，所述故障特征至少包括内圈故障或者滚动体故障。本发明通过灰度图像编码和原理不变性领域对抗网络RI DAN模型，解决了传统领域自适应DA方法依赖目标域数据的局限性，显著提升了跨工况故障诊断的泛化能力和准确性。