基于非降维注意力机制的滚动轴承故障诊断方法

TH133.3; 针对传统轴承故障诊断算法中存在的故障特征提取困难、模型泛化性差以及噪声环境下诊断准确率低等问题,提出一种可移植非降维注意力机制与深度残差神经网络相结合的故障诊断方法.该方法使用非降维注意力机制对残差块生成的特征图重新分配权重,对特征图采用局部而非全局的跨通道通信方式,自适应学习邻近通道的注意力分数,以增强故障轴承的特征识别率.使用凯斯西储大学轴承故障数据集对本文方法进行验证,实验表明,融合非降维注意力机制的残差网络可以准确识别出不同负载下混有噪声的故障轴承样本,在12 dB信噪比噪声情况下的准确率为99.5％,具有较强的抗噪性能和一定的泛化性能....

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	太原理工大学学报 2022, Vol.53 (5), p.948-954
Hauptverfasser:	刘闯, 郝润芳, 程永强, 闫文恒
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TH133.3; 针对传统轴承故障诊断算法中存在的故障特征提取困难、模型泛化性差以及噪声环境下诊断准确率低等问题,提出一种可移植非降维注意力机制与深度残差神经网络相结合的故障诊断方法.该方法使用非降维注意力机制对残差块生成的特征图重新分配权重,对特征图采用局部而非全局的跨通道通信方式,自适应学习邻近通道的注意力分数,以增强故障轴承的特征识别率.使用凯斯西储大学轴承故障数据集对本文方法进行验证,实验表明,融合非降维注意力机制的残差网络可以准确识别出不同负载下混有噪声的故障轴承样本,在12 dB信噪比噪声情况下的准确率为99.5％,具有较强的抗噪性能和一定的泛化性能.
ISSN:	1007-9432
DOI:	10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2022.05.021