摘要
本发明属于轴承故障诊断技术领域，具体公开一种压力机轴承故障的诊断方法、系统、终端及介质,包括：采集压力机轴承在运行过程中的多源信号数据；对所述信号进行去噪与标准化处理，提取时域与频域特征；对不同传感器特征进行融合，构建多维度特征表示；将所述特征输入结合卷积神经网络与长短期记忆网络的深度学习模型中进行训练与推理，并引入多核最大均值差异策略以实现特征分布对齐；基于多标签分类方式对实时信号进行故障识别，当预测概率满足预设条件时触发告警。该发明实现了多源数据的融合建模与复合故障的精确识别，具有较强的跨工况适应能力与实时诊断能力，适用于压力机设备的智能运维场景。
