一种高可靠行星齿轮箱故障诊断方法、系统、介质及设备

一种高可靠行星齿轮箱故障诊断方法、系统、介质及设备，方法中，基于随机森林算法的特征提取与特征选择，基于多尺度排列熵的非线性特征提取，其中将行星齿轮箱不同健康状态下振动信号作为原始输入，对各个振动信号进行多尺度粗粒化处理，计算不同尺度下粗粒化序列的排列熵值，构成多维相空间，得到排列熵的特征矩阵；基于核主元分析的特征降维与特征嵌入；基于双向长短时记忆神经网络故障诊断，其中，使用双向长短时记忆神经网络的分类器，将特征集合划分为训练集和测试集作为输入层，然后经过隐藏层的两个LSTM单元以及全连接层，再经过Softmax函数映射，输出分类结果，实现高可靠行星齿轮箱故障诊断。