本发明公布了一种基于集成学习的旋转机械故障监测方法，搭建基于神经网络的浅层信号重构模型，以振动信号为输入、以信号重构残差为标签，重复训练模型，逐次减小信号重构误差；基于信号重构误差构建机械设备健康度指标，基于健康度指标的统计特征计算故障...

本发明公开了一种从振动信号中提取旋转机械瞬时转速的方法，采集目标旋转机械的振动信号样本集和对应的转速信号样本集，每个样本集中均包含N个长度为T的信号样本，将两个样本集经过预处理后划分为训练集和测试集，用于训练搭建好的深度学习模型S