基于自注意力的時(shí)頻特征融合軸承故障診斷方法

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摘 要：針對(duì)故障診斷中單一時(shí)、頻域信號(hào)蘊(yùn)含特征不全面，導(dǎo)致傳統(tǒng)故障診斷模型泛化能力不強(qiáng)的問題，提出一種基于自注意力的時(shí)頻特征融合軸承故障診斷方法。該方法首先將原始信號(hào)和相應(yīng)頻譜作為雙通道輸入，時(shí)頻交叉注意力能夠通過時(shí)域發(fā)現(xiàn)頻域的隱性特征，通過頻域發(fā)現(xiàn)時(shí)域的隱性特征，經(jīng)過多層時(shí)頻交叉注意力進(jìn)行全局特征提取的同時(shí)產(chǎn)生深度融合的時(shí)頻融合特征；其次將時(shí)頻融合特征輸入改進(jìn)的多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步提取局部特征，經(jīng)全連接層降維并輸出診斷結(jié)果；最后采用凱斯西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集、帕德博恩大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集和某工廠減速機(jī)軸承故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明該方法診斷準(zhǔn)確率及泛化能力顯著提升，同工況診斷準(zhǔn)確率可達(dá)99%以上、跨工況診斷準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上。（剩余19391字）