[发明专利]基于二维图像与CNN的滚动轴承弱故障诊断方法

摘要

本发明公开了基于二维图像与CNN的滚动轴承弱故障诊断方法，该方法将轴承微弱故障一维时间序列划分为具有固定长度的数据子集，通过数据降维方法在不损失信号整体信息的基础上，降维压缩数据子集数据量；通过二维图像转换算法，将降维后的一维时间序列转换为二维图像以方便卷积神经网络学习分类并提高分类准确度；设计卷积神经网络结构、参数以及训练方法等；最后实现了滚动轴承微弱故障的准确、高效诊断。本发明克服了传统滤波降噪方法对轴承微弱故障诊断力不足的局限性，能够在不损失原信号有用信息的基础上实现更加准确的微弱故障诊断，实现了滚动轴承微弱故障的智能诊断。