一种复杂情况下机械设备故障诊断方法

摘要

本发明提供一种复杂情况下机械设备故障诊断方法，首先采集旋转机械或往复机械设备运转振动信号，并采用梅尔频率倒谱系数法进行特征提取，将梅尔频率倒谱系数法提取的特征数据分成训练数据和测试数据，并按类别设置分类标签，利用训练数据对深度置信网络模型进行训练，利用测试数据测试深度置信网络效果并给出诊断结果。本发明有效的突破了变工况、复合故障模式等复杂情况机械故障特征信息难以提取的技术瓶颈，实现了复杂情况下机械设备故障诊断，本方法具有针对性，重点解决各类复杂情况的难点问题，准确率高，智能化程度高，计算速度快。