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一种基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对要检测故障进行时域上的信号采样；2)将采集到的信号转化为待处理的图像；3)根据待处理图像特点构建对应的卷积神经网络模型；4)将图像通过卷积神经网络模型进行训练；5)使用训练好的卷积神经网络模型进行预测，得出故障诊断结果。

本发明属于故障诊断方法领域，并公开了一种基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法，包括以下步骤：1)对要检测故障进行时域信号采样；2)将采集到的时域信号转化为待处理的图像；3)根据待处理图像的特点构建卷积神经网络模型；4)对图像进行训练；5)使用卷积神经网络模型进行预测，得出故障诊断结果。本发明将原始时域信号转换为2维灰度图像，采用改进卷积神经网络自动提取灰度图像的数据特征；由于将时域信号转化为二维灰度图像，信号噪声将被转换为图像的亮度、灰度等与图像分类结果无关的因素，能尽可能消除信号噪声对最终结果的影响。该方法易于执行且具有较高的精度，并极大地降低了特征提取过程和信号噪声对最终结果造成的影响。

对于复杂的系统，对可能出现的故障进行早期检测，可以节省宝贵的时间和成本 来采取补救措施，以避免危险状况的情况。近年来，故障诊断得到了广泛的研究。一般来说， 故障诊断方法可以分为基于模型，基于信号，基于知识的方法。其中基于知识的方法也被称 为数据驱动方法。该方法需要大量历史数据来建立系统的故障模式，无需先验的已知模型 或信号模式，因此非常适合运用在难以建立显式模型或信号特征的复杂系统的故障诊断 上。

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。

本发明将原始时域信号将被转换为2维灰度图像，采用改进卷积神经网络对数据 特征直接进行自动提取，由于将时域信号转化为二维灰度图像，信号噪声将被转换为图像 的亮度、灰度等与于图像分类结果无关的因素，进而尽可能消除信号噪声对原始信号最终 结果的影响。该方法易于执行且具有较高的精度简单高效，并极大地降低了特征提取过程 和信号噪声对最终结果造成的影响

本专利成果采用技术转让，技术入股，技术合作等成果转化方式，希望进一步实现该专利的有益效果，有兴趣皆可面议。