一种基于并行二维卷积神经网络的齿轮箱故障诊断方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种基于并行二维卷积神经网络的齿轮箱故障诊断方法、装置、设备及介质，涉及齿轮箱故障诊断技术领域，该方法包括：获取初始齿轮故障数据；对初始齿轮故障数据进行小波变换处理，得到第一时频图，对初始齿轮故障数据进行小波同步提取变换处理，得到第二时频图；根据并行二维卷积神经网络构建特征提取网络，通过特征提取网络对第一时频图和第二时频图进行融合处理，得到融合后的特征向量；构建结合黑翅鸢优化算法与最小二乘支持向量机的故障分类模型，将融合后的特征向量输入到结合黑翅鸢优化算法与最小二乘支持向量机的故障分类模型中，得到故障类型，完成齿轮箱的故障诊断。该方法能够保留有效故障特征，进而提高故障诊断的准确率。