一种新型旋转机械故障智能诊断方法

本发明提供了一种新型旋转机械故障智能诊断方法，属于故障诊断技术领域，其内容包括：获取旋转机械在正常及不同故障类型下的振动信号；采用变分模态分解方法VMD对振动信号进行预处理，分解并去除噪声后重构生成新信号；采用短时傅里叶变换STFT将新信号转化成为二维时频图像；采用星际舰队优化算法SFA优化卷积神经网络‑长短时记忆网络CNN‑LSTM的超参数；将二维时频图像输入优化超参数后的CNN‑LSTM模型进行训练；将待诊断旋转机械故障诊断信号进行降噪及二维时频图像转化后，输入到VMD‑SFA‑CNN‑LSTM模型中实现旋转机械故障诊断。本发明对提高旋转机械故障诊断准确率、指导设备维护维修具有十分重要的实际意义。