基于知识引导的多节点深度神经网络轴承故障特征提取方法

本发明涉及轴承故障特征提取，属于故障预测与健康管理（PHM）技术领域，具体地说，涉及一种基于知识引导的多节点深度神经网络轴承故障特征提取方法，其包括以下步骤：S1、轴承故障数据采集；S2、数据预处理；S3、多节点深度神经网络结构训练和故障特征提取，并进行轴承状态识别。本发明能较佳地进行故障特征提取。