基于无线传感器网络多测量向量的机械装备故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于无线传感器网络多测量向量的机械装备故障诊断方法，属于深度学习技术领域。该方法包括以下步骤：S1：多测量向量的压缩采集；S2：数据处理；S3：卷积神级网络模型训练；S4：识别故障类型。本发明突破了Nyquist采样定律的限制，降低数据采集的量，从而降低无线传感器网络的负载。相比传统人工提取特征进行诊断的方式更便捷、高效，减少了对人工和专业知识的需求。采用了多测量向量MMV的进行数据压缩采集，提高采集的压缩数据量只包含更多的故障源信息，比SMV模型的故障诊断的识别率更高。