摘要
一种基于振动的旋转机械智能故障诊断大模型建模方法:数据方面,提出监测大数据时频结构对齐方法,通过对不同场景振动数据进行规范化及时频信息对齐,解决了由于跨工况、跨设备、跨传感器引起的数据幅值差异和时频信息不对齐等问题;模型方面,提出多尺度状态协同的智能诊断网络,解决多实体数据多健康状态的问题;适配方面,提出目标实体模型自适应微调适配方法,提解决由于领域差异导致的误分类问题,使模型更好地适配目标场景;本发明解决现有模型在多实体设备上难以通用的问题,通过构建智能故障诊断大模型,实现对目标设备快速适配泛化的目的。