一种基于多尺度网络结构的旋转机械故障诊断方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于多尺度网络结构的旋转机械故障诊断方法及系统。该方法包括：采集旋转机械的运转数据，将运转数据输入故障诊断卷积神经网络，故障诊断神卷积神经网络输出诊断结果；在故障诊断卷积神经网络中：将不同层级卷积层输出的特征在通道维度上进行融合，并将融合后的特征作为后续网络的输入；通过空间注意力机制获得全部或部分卷积层输出特征的权重，将权重与该卷积层的输出特征相乘获得缩放后的特征，将缩放后的特征作为该卷积层后级连接的池化层的输入。故障诊断卷积神经网络可以在不同分布训练数据和测试数据上具有较高的迁移能力，在不同转速和不同负载下的数据集上获得相当高的准确性和迁移性。