基于WSST-CNN-LSSVM的复杂设备故障诊断：从振动信号处理至多级分类任务的全流程应用

简介：
本研究提出了一种结合WSST、CNN和LSSVM技术的新型复杂设备故障诊断方法，涵盖了振动信号处理及多级分类任务，实现了高效且准确的故障检测与分析。 基于WSST-CNN-LSSVM的复杂设备故障诊断方法涵盖了从振动信号处理到多级分类任务的全流程实现，特别适用于轴承、变压器及电机的故障检测。 具体步骤如下： 1）利用同步压缩小波变换（WSST），将原始振动信号转换为时频图； 2）采用二维卷积神经网络（CNN），对生成的时频图像进行自适应特征提取； 3）从全连接层中获取结果，作为最小二乘支持向量机（LSSVM）的输入数据，完成多级分类任务； 4）通过T-SNE算法实现样本分布可视化。 该方法整合了WSST、CNN-LSSVM和T-SNE技术，在故障特征提取与分类任务方面展现出卓越性能，并且能够清晰地展示出不同设备状态下的样本分布情况。