电气设备故障诊断模型训练方法和电气设备故障诊断方法

摘要

本发明实施例涉及故障诊断技术领域，公开了一种电气设备故障诊断模型训练方法和电气设备故障诊断方法。上述电气设备故障诊断模型训练方法包括：采集电气设备在不同运行状态下的声音信号、振动信号和红外图像；对振动信号和声音信号进行降噪分解处理，得到振动信号的第一特征量和声音信号的第二特征量；对红外图像进行小波分解，得到红外图像的第三特征量；将第一特征量、第二特征量和第三特征量进行融合，得到特征向量，并基于特征向量构建多维样本数据集；基于多维样本数据集，训练电气设备故障诊断模型。上述方法能够提高电气设备故障诊断模型识别的准确率。