一种轴承振动信号的故障检测和分类方法

摘要

本发明公开了一种轴承振动信号的故障检测和分类方法，该方法搭建于滚动轴承设备领域，利用振动信号数据和深度神经网络进行轴承设备的故障诊断；轴承设备诊断系统在获取各种故障状态下的轴承振动信号数据后，利用所有类别的故障振动信号训练一个卷积神经网络模型，用于后续轴承的故障检测。相对于传统的设备故障检测方法，本方法采用深度学习的方法，以实际场景为依托大幅提升了车间中轴承设备故障的检测水平，提升了检测和诊断效率，提高了经济效益。