摘要
本发明涉及电机轴承故障诊断技术领域，特别是涉及一种基于增量学习的永磁同步电机轴承故障诊断方法，故障诊断模型包括卷积注意网络和改进的宽度学习系统，卷积注意网络由三个卷积池对构成的，每个卷积池对包括卷积层、归一化层、池化层和改进的卷积注意模块；改进的宽度学习系统对卷积注意网络输出的细化特征组成的数据集据投影到随机特征空间中；然后通过非线性激活函数对其进行节点增强；最后，将映射特征与增强节点串联传递到输出层；增量学习时，先通过卷积注意网络提取新增故障中的特征，再通过改进的宽度学习系统学习新特征、新标签；本方法能够在识别原有故障类别的同时，在出现新增故障类别的情况下实现增量学习，特征提取的准确性较高，故障诊断结果更加精确。
