基于综合平衡网络的类不平衡轴承智能诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于综合平衡网络的类不平衡轴承智能诊断方法，包括以下步骤：步骤(1)、数据预处理：对轴承不平衡数据集中的每个振动信号进行短时傅里叶变换，获取信号的时频谱；步骤(2)、模型搭建：将不平衡分布学习模块、平衡分布学习模块、重加权模块和分类器重平衡模块进行组合，搭建综合平衡网络模型；步骤(3)、模型训练：利用不平衡数据集的时频谱数据，按照给定的训练步骤、损失函数和优化算法训练综合平衡网络模型；步骤(4)、故障诊断：将待测轴承振动信号的时频谱输入到训练好的综合平衡网络模型中，得到故障诊断结果。本发明，轴承振动信号的特征提取能力强、轴承故障诊断的准确率高。