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混合注意力机制的旋转机械故障诊断方法
文献摘要：
针对旋转机械故障诊断问题,提出一种基于混合注意力机制的旋转机械故障诊断方法.首先将通道注意力模块和空间注意力模块进行串联构成混合注意力模块,并将其加入到LeNet5卷积神经网络中;然后将旋转机械振动信号进行连续小波变换,转换为时频图像;最后通过嵌有混合注意力模块的LeNet5网络对时频图像进行识别从而判定旋转机械故障类型.实验结果表明:提出的方法具有较高的故障识别准确率,能够有效判定旋转机械的运行状态.
文献关键词：
旋转机械;故障诊断;小波变换;注意力机制;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
付忠广;高玉才;王诗云;谢玉存;翟世臣
作者机构：
华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室,北京102206;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016
文献出处：
引用格式：
[1]付忠广;高玉才;王诗云;谢玉存;翟世臣-.混合注意力机制的旋转机械故障诊断方法)[J].中国工程机械学报,2022(05):459-464
A类：
B类：
混合注意力机制,旋转机械故障诊断,故障诊断方法,诊断问题,通道注意力模块,空间注意力,LeNet5,机械振动,振动信号,连续小波变换,时频图像,故障类型,故障识别,识别准确率
AB值：
0.160506
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