一种多模态融合的轴承故障诊断方法和系统

本发明属于轴承故障诊断技术领域，具体涉及一种多模态融合的轴承故障诊断方法和系统。该方法首先获取待诊断轴承的振动信号，将该振动信号转换为具有时频信息的二维时频图像，进而将二维时频图像重塑为一维数据；然后将所述振动信号和所述一维数据输入至故障诊断模型，得到待诊断轴承的故障类型；其中，所述故障诊断模型是利用训练数据对深度学习模型进行训练得到的。本发明充分提取输入信号的特征，提高了轴承故障诊断的精度，解决了现有技术中仅关注一维时域信号造成的轴承故障诊断效果不佳的问题。