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一种基于层次卷积神经网络的机械故障预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： (1)采用S变换将待故障预测的机械的振动信号从时序信号变换成时频图，以备用； (2)结合故障类型在不同粒度上的层次划分，以构建双输出的层次卷积神经网络模型，所述时频图为所述层次卷积神经网络模型的输入；所述层次卷积神经网络 模型具有两类分类器，分别为粗分类器及精分类器；其中，所述粗分类器及所述精分类器共享多个卷积层及池化层，以实现所述粗分类器及所述精分类器通用特征的提取，且所述粗分类器及所述精分类器分别对应故障种类在不同粒度上的层次划分； (3)首先，采用粗标签对所述粗分类器进行训练，同时所述层次卷积神经网络进行粗分类；接着，采用精标签对所述精分类器进行训练以得到训练好的层次卷积神经网络模型，进而进行机械故障预测。

本发明属于神经网络故障预测相关技术领域，其公开了一种基于层次卷积神经网络的机械故障预测方法，该方法包括以下步骤：(1)采用S变换将待故障预测的机械的振动信号从时序信号变换成时频图，以备用；(2)结合故障类型在不同粒度上的层次划分，以构建双输出的层次卷积神经网络模型，所述时频图为所述层次卷积神经网络模型的输入；所述层次卷积神经网模型具有两类分类器，分别为粗分类器及精分类器；(3)依次采用粗标签及精标签对所述粗分类器及所述精分类器进行训练，以得到训练好的层次卷积神经网络模型，进而进行机械故障预测。本发明提高了精度及效率，适用性较好，有利于在实际应用中推广应用。

华中科技大学（Huazhong University of Science and Technology），简称华中大、华科大 ，位于湖北省武汉市，是中华人民共和国教育部直属的综合性研究型全国重点大学、位列国家“双一流”“985工程”“211工程”、入选“强基计划”“111计划”、卓越工程师教育培养计划、卓越医生教育培养计划、国家大学生创新性实验计划、国家级大学生创新创业训练计划、国家建设高水平大学公派研究生项目、国家级新工科研究与实践项目、基础学科拔尖学生培养计划2.0，是学位授权自主审核单位、全国深化创新创业教育改革示范高校、一流网络安全学院建设示范项目高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校、教育部来华留学示范基地，为中欧工程教育平台成员和医学“双一流”建设联盟 、国际应用科技开发协作网 、全球能源互联网大学联盟成员。

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