一种滚动轴承故障多源振动特征提取方法

本发明公开一种滚动轴承故障多源振动特征提取方法，包括以下步骤：步骤S1、使用卷积自编码器对原始多源异构数据进行集成特征融合，并利用数据增强和归一化技术对原始多源异构数据进行预处理以提高后续卷积自编码器模型的泛化能力及准确性；步骤S2、在卷积自编码器模型中引用K‑means聚类技术及稀疏注意力机制以提高模型对关键故障特征的识别率；最后使用混淆矩阵及可视化技术实现故障分类，本发明实现多源振动数据的高效融合、关键故障特征的精准识别及故障类型的准确分类。