1.基于音頻信號多維度敏感特征和s-rexnet的電機故障檢測方法，其特征在于，具體包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于音頻信號多維度敏感特征和s-rexnet的電機故障檢測方法，其特征在于，步驟二中根據(jù)步驟一采集到的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理過程包括：
3.根據(jù)權利要求2所述的基于音頻信號多維度敏感特征和s-rexnet的電機故障檢測方法，其特征在于，步驟201具體包括：
4.根據(jù)權利要求3所述的基于音頻信號多維度敏感特征和s-rexnet的電機故障檢測方法，其特征在于，步驟f具體包括：
5.根據(jù)權利要求1所述的基于音頻信號多維度敏感特征和s-rexnet的電機故障檢測方法，其特征在于，步驟3具體包括：
6.根據(jù)權利要求1所述的基于音頻信號多維度敏感特征和s-rexnet的電機故障檢測方法，其特征在于，步驟5中將采樣率為48000hz的音頻平均分割成80000個樣本點的音頻切片，按照25ms的幀寬、10ms步長進行分幀和加窗。
7.根據(jù)權利要求1所述的基于音頻信號多維度敏感特征和s-rexnet的電機故障檢測方法，其特征在于，步驟6中通過步驟1采集得到的數(shù)據(jù)，經(jīng)過步驟2計算，得到電機當前狀態(tài)的音頻特征，經(jīng)過卷積自編碼器壓縮輸入到步驟四中搭建好的故障診斷模型，實現(xiàn)電機轉子和軸承的故障診斷。