一种基于深度聚类的旋转机械故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于深度聚类的旋转机械故障诊断方法，包括，采集无标签的机械振动信号；对所述无标签的机械振动信号进行预处理，得到信号数据集；构建自编码器结构，并对所述自编码器结构进行预训练；所述自编码器结构通过预训练学习数据的初始特征表示；设置流形学习方法的超参数并使用所述流形学习方法搜索更可聚类的流形来重新学习所述栈式自编码器嵌入；基于更新后的嵌入，应用浅聚类算法完成聚类，进行结果评价。本发明的有益效果：采用浅层聚类算法，降低了模型的计算复杂度，减少了所需耗时，同时确保诊断结果的精度，从而可以更好地应用到实际工业场景中。