基于自适应小波包与深度学习融合的振动信号处理方法

基于自适应小波包与深度学习融合的振动信号处理方法，属污水厂设备故障诊断领域。该方法旨在攻克传统信号处理灵活性差、非平稳信号处理能力弱，以及深度学习数据需求大、高频微弱特征捕捉能力有限等难题。本发明采用高频加速度传感器，精准采集污水厂设备振动信号，运用自适应小波包分解技术，动态选择基函数、优化分解层数并自适应阈值降噪，提升信号处理质量。同时，结合一维卷积神经网络与双向LSTM模型，分别提取信号局部与全局特征，经门控加权融合形成预处理数据。本发明显著提高信噪比与微弱故障检出率，减少特征冗余与数据需求，提升计算效率与诊断准确性，适用于污水厂设备故障诊断，增强了工业适用性。