基于深度学习的智能制造设备故障的诊断方法及装置

摘要

本发明涉及智能制造设备故障诊断技术领域，具体涉及基于深度学习的智能制造设备故障的诊断方法及装置，通过采集智能制造设备的原始振动数据，根据所述原始振动数据获取归一化处理后的振动频谱信号，并对归一化处理后的振动频谱信号进行深度学习，获取频谱信号特征，通过提取所述原始振动数据的时域统计特征，将所述时域统计特征与所述谱信号特征结合，作为粒子群支持向量机的输入进行分类，从而完成故障诊断，本发明摆脱对大量信号处理知识和诊断工程经验的依赖,节省时间,并满足一定的监测诊断精度。