一种基于多维数据融合的车辆发动机轴承故障诊断方法

本发明公开了一种基于多维数据融合的车辆发动机轴承故障诊断方法，包括：根据采集得到的早期轻微故障程度下车辆发动机轴承的多维数据，投影得到多个子空间，通过多头注意力机制，一一根据子空间的相关性设置权重，得到融合特征；根据融合特征，通过无参注意力机制，根据多个神经元一一得到多个特征的能量值，根据能量值对融合特征进行特征处理以降噪；根据降噪后的融合特征，通过多层二维卷积操作，逐步提取深层特征，通过全连接层，判断故障类型，以得到故障诊断模型。本发明通过多源异构数据融合(振动、声音)、自适应降噪和改进的卷积神经网络，形成完整的故障诊断流程，解决了现有技术中特征覆盖不全、降噪融合能力不足等问题。