[发明专利]一种基于深度学习的轴承故障诊断自适应输入方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的轴承故障诊断自适应输入方法及系统，属于故障诊断技术领域，该方法包括：获取参数；根据获取的参数，计算得到自适应输入长度Na；根据自适应输入长度Na，通过包络谱截取前L个频率样本点，并将截取包络谱的L个频率样本点作为卷积神经网络的输入，完成轴承故障诊断的自适应输入。本发明通过计算深度学习模型的自适应输入长度以及通过包络谱截取频率样本点，并将该频率样本点作为卷积神经网络的输入，以使深度学习模型能够在不同应用条件下保持故障诊断精度的稳定。解决了现有基于深度学习模型的轴承故障诊断方法使用固定输入长度导致深度学习模型在不同应用场景下故障诊断精度波动较大的问题。