一种结合多尺度残差与多任务深度可分离卷积的轴承故障诊断方法

本发明公开了一种结合多尺度残差与多任务深度可分离卷积的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：将轴承信号进行预处理，生成二维编码图；将二维编码图划分为训练集、测试集和验证集；搭建共享网络，提取通用的共享特征；搭建分支网络，提取子任务的任务特征；将共享网络与分支网络进行组合，构搭建多任务分类模型，通过注意力机制筛选共享特征后输入到分支网络；将训练集输入到多任务分类模型中，利用动态损失权重算法合理分配计算资源；在softmax分类器中引入在线标签平滑加快模型收敛速度，并输出各子任务的分类结果。本发明可以有效地提取各个子任务的故障特征，实现高效准确的多任务轴承故障诊断。