一种基于端到端的CNN故障诊断模型的发动机故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于端到端的CNN故障诊断模型的发动机故障诊断方法,涉及发动机故障检测的技术领域，第一步：将训练集中的声音片段送入端到端CNN模型训练，在迭代学习过程中，同一类音频的不同声音片段拥有相同的类标签；第二步：训练集声音片段在端到端CNN模型中迭代学习和提取相关特征，直到Softmax层，将预测标签和真实标签对比获得误差，使用Adam算法的优化器，交叉熵作为误差函数；第三步：将验证集声音片段输入训练好的端到端CNN模型，诊断输出是否故障，和真实标签对比获得准确率；本发明具有使用方便、检测精度高、效率高、降低劳动力使用等优点。