基于温振传感器融合与深度学习的港机故障诊断方法

本申请属于港机故障预测技术领域，具体涉及一种基于温振传感器融合与深度学习的港机故障诊断方法，建立基于温振融合和DAE(深度自编码器)的驱动机构故障诊断模型，提取关键部位的振动与温度数据特征做融合分析，通过DAE神经网络进行机器学习和模型训练，提高故障诊断的准确率；引入KNN算法对故障特征进行分类，基于算法特性，解决了个别异常值对整体预测结果的影响。