面向数据非均衡场景的机械密封故障诊断方法及装置

本发明公开一种面向数据非均衡场景的机械密封故障诊断方法，包括：采集旋转机械轴封处的振动信号序列，并对其自适应降噪，对降噪后的振动信号序列执行变步长粗粒化操作，在每种粗粒化尺度的不同步长上，分别计算降噪后的振动信号序列的归一化排列熵；使用改进安全水平合成少数类过采样技术结合编辑最近邻方法对机械密封各类别故障样本数量分别进行自适应扩增，使其与机械密封正常样本数量持平；基于扩增后的训练集样本特征向量及其对应故障类型标签，训练KAN分类器，得到用于机械密封故障诊断的多分类模型；利用多分类模型进行机械密封故障类别诊断。本发明能够在信号低信噪比与训练集样本不均衡条件下提高机械密封的故障识别能力与诊断可靠性。