基于异常样本抑制与多域特征的轴承故障识别方法及系统

本发明涉及轴承故障识别领域，为解决现有技术异常样本抑制依赖固定阈值、多域特征筛选缺乏工况稳定性与冗余约束的问题，提供基于异常样本抑制与多域特征的轴承故障识别方法及系统。基于异常样本抑制与多域特征的轴承故障识别方法包括清洗样本集；从清洗后的样本集中提取候选特征，构造多目标特征评分函数，将评分不低于特征筛选阈值的候选特征组成多域核心特征子集；训练故障诊断模型；对待诊断工况下的轴承振动信号进行预处理与特征提取，得到多域核心特征，再经训练好的故障诊断模型处理后，得到对应的故障类型，其在噪声与工况波动条件下，仍能稳定输出高准确率与低误报率的轴承故障诊断结果。