基于LSTM和迁移学习模型的主轴轴承健康状态监测方法

本发明提供了基于LSTM和迁移学习模型的主轴轴承健康状态监测方法，涉及主轴轴承状态监测技术领域，同时本发明构建了基于LSTM和迁移学习模型的主轴轴承健康状态监测模型，结合了多头注意力机制和LSTM的长时序学习能力，能够高效地提取信号中的时序特征。相对其他深度学习方法，提高了模型泛化能力的同时，大大提升了分类准确度。基于构建的训练集进行训练，本发明设计了迁移学习模块通过将源域上的预训练模型迁移到目标域，进一步解决了数据分布不平衡带来的挑战。进而基于构建的测试集进行测试，将振动信号输入到测试后最终的基于LSTM和迁移学习模型的主轴轴承健康状态监测模型中，可以得到主轴所属故障类别的概率，实现对主轴轴承健康状态的监测。