摘要
本发明属于轴承故障诊断技术领域,公开了一种轴承故障诊断方法、系统、设备及终端,所述轴承故障诊断方法包括:使用连续小波变换对轴承原始振动信号提取时频特征,并转化为32×32像素的二维图像;利用改进AlexNet模型对时频波谱图进行故障特征提取;对于故障诊断分类,通过LGBM分类算法并使用贝叶斯优化选择最优模型参数。本发明提出的轴承故障诊断方法具有最优的故障诊断准确率。通过实验对比,本发明的方法比其他7种方法具有最高的准确率99.712%,1800个样本的预测耗时1.47秒也与其它模型耗时在同一数量级,五次预测准确率方差仅为0.063,比其它6种方法都稳定,本发明提出的方法具有最优的综合表现。
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