一种基于特征对齐卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

摘要

本申请公开了一种基于特征对齐卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法，包括以下步骤：（1）获取滚动轴承多种健康状态下的加速度信号，将信号制作成等长样本并给定健康状态标签；（2）将样本划分为训练集和测试集，并以各类别权重平衡原则为训练集中的所有样本设定样本权重；（3）搭建特征对齐卷积神经网络，包括：特征对齐结构，特征映射层以及分类器，所述特征对齐结构包括单步多尺度卷积层和整周期最大池化层；（4）使用训练集中的样本对构建的网络进行加权训练，使用选优策略获取训练好的模型；（5）将测试集样本输入训练好的网络，得到诊断结果。本发明采用特征对齐结构，可以使网络模型学习到更加鲁棒的特征，从而提高模型的泛化性能。