摘要
本发明涉及机械故障诊断领域，具体为一种提升机滚动轴承故障智能诊断方法、系统、设备及存储介质。通过采集电机轴承的三轴振动信号并进行归一化处理，利用快速傅里叶变换和变分模态分解提取频域与时域特征，构建多维度特征向量。经卷积神经网络提取空间特征后，与时间特征拼接形成综合特征表示，再利用Transformer捕捉时序关系，并通过时间子空间注意力模块增强特征，最终经全连接层输出轴承故障类型。本发明融合多种先进模型结构，适应复杂工况下的非平稳振动信号，显著提升诊断的鲁棒性与准确性。同时，还构建了完整的轴承故障智能诊断系统，实现从原始数据采集到故障类型输出的全流程自动诊断，可部署于工业现场，具有良好的可扩展性与工程实用性。
