基于混合注意力機(jī)制的滾動軸承故障診斷方法

摘要： 針對普通滾動軸承智能故障診斷方法自適應(yīng)提取能力弱及故障診斷率低的問題，提出一種基于混合注意力機(jī)制模型的滾動軸承故障診斷方法。將一維原始振動信號通過連續(xù)小波變換轉(zhuǎn)換為二維特征圖像，輸入到卷積核注意力機(jī)制中以自適應(yīng)提取故障特征；將提取特征后的圖像輸入到TDSC模型中，以此量化模型參數(shù)、減少每個參數(shù)占用內(nèi)存和對訓(xùn)練好的復(fù)雜模型進(jìn)行壓縮，同時提高模型的推理速度和模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確率；最后，... （共9頁）

深度學(xué)習(xí) 混合注意力機(jī)制 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 滾動軸承 故障診斷