一种基于分布式深度神经网络的滚动轴承故障诊断方法

摘要

本发明属于机械智能制造技术领域，具体是一种基于分布式深度神经网络的滚动轴承故障诊断方法。S1:数据集的制作。S2:构建分布式深度神经网络模型。S3:分支模型和主干模型的联合训练。S4:模型推理。S5:故障识别，将分支模型和主干模型推理的结果和通讯量进行汇总，输出最终的故障诊断精度和消耗的通讯量。本发明方法构建的模型能够自动从原始振动信号中提取特征无需人工选择特征和去噪，在变载荷、大噪声工况下，能够实现高精度、低通信、低时延的滚动轴承故障诊断。