基于多尺度加权残差网络的低信噪比弱分量时频图增强方法

本发明涉及故障诊断与信号处理技术领域，具体涉及一种基于多尺度加权残差网络的低信噪比弱分量时频图增强方法，方法包括：构建与待增强目标信号脊线分布特征相匹配的多分量非平稳仿真振动信号；对多分量非平稳仿真振动信号加入噪声并进行时频分析处理，得到含噪初始时频图，根据已知瞬时频率轨迹构造理想时频图，形成训练样本对；构建多尺度加权残差增强网络；对所述多尺度加权残差增强网络进行监督训练，获得训练完成的时频图增强模型；将待增强时频图输入训练完成的所述多尺度加权残差增强网络，输出增强后的时频图。本发明能够提高弱分量时频脊线的清晰度、连续性和整体结构质量，为故障相关特征表征及后续故障分析提供更可靠的时频基础。