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基于多源异构数据的转子故障诊断方法及装置.pdf

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本发明提供一种基于多源异构数据的转子故障诊断方法及装置,属于深度学习领域。采用的技术方案先后包括如下步骤:首先搭建转子测试台,采用CD磁电式速度传感器采集振动信号,采用Fotric626型红外热像仪采集热图像数据;然后对多源异构数据进行预处理,包括数据集划分及数据标准化处理;接着搭建多源异构特征提取网络,该网络由多层卷积及特征交互模块堆叠构成,在此基础上构建全局特征融合模块,实现浅层特征与深层特征的融合处理;最后构建转子故障分类器,实现转子故障诊断。实验结果表明,该方法及装置故障诊断结果精度较高,可以准确地实现转子故障分类。