[发明专利]一种多工况旋转机械故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种多工况旋转机械故障诊断方法，包括：S1、采集得到旋转机械的原始振动数据矩阵；S2、对原始振动数据依次进行傅里叶变换和归一化处理，得到规范化振动数据矩阵；S3、将规范化振动数据矩阵输入由卷积神经网络与K近邻分类器串联组合建立的故障诊断模型中，得到诊断结果。与现有技术相比，本发明通过卷积神经网络，提升了诊断模型对多变工况下对不变性特征的提取能力；通过K近邻分类器，增强诊断模型对非线性故障特征的分类能力与鲁棒性；两者结合共同提升了诊断模型对复杂工况条件下旋转机械故障诊断的准确率，为在线智能化故障诊断提供了有力支持。

主权项

1.一种多工况旋转机械故障诊断方法，其特征在于，包括：S1、采集得到旋转机械的原始时域振动数据矩阵；S2、对原始时域振动数据矩阵依次进行傅里叶变换和归一化处理，得到规范化幅频振动数据矩阵；S3、将规范化幅频振动数据矩阵输入由卷积神经网络与K近邻分类器串联组合建立的故障诊断模型中，得到诊断结果。