一种基于连续小波变换与深度学习的离心泵故障诊断方法、装置和电子设备

本发明公开了一种基于连续小波变换与深度学习的离心泵故障诊断方法、装置和电子设备，属于机械设备故障诊断技术领域。该方法包括：通过加速度传感器采集离心泵振动信号，经归一化、去噪及滑动窗口分帧预处理后，利用Morlet小波基函数进行连续小波变换(CWT)，生成尺度范围为1‑128的280×280时频图；采用5层卷积神经网络(CNN)自动提取时频图深层特征，输出256维特征向量；结合主成分分析(PCA)保留95％累计方差贡献率，降维至30维以去除冗余信息；采用灰狼优化算法(GWO)全局搜索支持向量机(SVM)最优参数组合，实现高精度多故障分类。本发明可以显著提升非平稳信号特征提取能力，适用于工业复杂环境，有效保障设备安全运行与经济性。