基于多通道數(shù)據(jù)融合及CNN的電機(jī)故障診斷方法

摘要： 為解決因電機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、信號(hào)非平穩(wěn)等因素導(dǎo)致電機(jī)故障診斷困難問題及傳統(tǒng)故障診斷算法對(duì)專家經(jīng)驗(yàn)的依賴，提出一種基于多通道數(shù)據(jù)融合與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)相結(jié)合的電機(jī)故障診斷方法。該方法首先采集電機(jī)驅(qū)動(dòng)端的振動(dòng)信號(hào)和定子電流信號(hào)并對(duì)其進(jìn)行時(shí)頻域轉(zhuǎn)換，再將兩者頻域信號(hào)進(jìn)行歸一化處理并轉(zhuǎn)變?yōu)槎S圖譜數(shù)據(jù)，最后構(gòu)建CNN網(wǎng)絡(luò)模型，確定網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、學(xué)習(xí)率等超參數(shù)，并將樣本輸入模型進(jìn)行故障特征提...