注意激活网络用于在各种噪音环境下进行轴承故障诊断
Yu Zhang1,2, Lianlei Lin3,4, Junkai Wang1,2
1School of Electronics and Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, China.
本研究介绍了一种新的深度学习网络,即多位置多规模多层次信息注意力激活网络 (MLSCA-CW),用于在噪音条件下有效的轴承故障诊断. MLSCA-CW模型实现了高精度,在具有挑战性的环境中超过现有方法.
科学领域:
- 机械工程 机械工程
- 人工智能的人工智能
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 轴承健康对于机械系统的可靠性和安全性至关重要.
- 使用振动信号诊断轴承故障对于主动维护至关重要.
- 深度学习方法是有效的,但在轴承故障中常见的杂数据中扎.
研究的目的:
- 开发一种强大的噪音强大的深度学习模型,用于轴承故障诊断.
- 提高轴承诊断中的噪声过和多位置信息融合能力.
主要方法:
- 设计了一个多位置多规模多层次信息注意力激活网络 (MLSCA-CW).
- 集成软门,自我激活和自我注意机制.
- 采用多个位置和多个尺度的振动提取,以及层层的注意力.
主要成果:
- 在强噪声环境中,MLSCA-CW模型表现出色.
- 像软门噪声过模块这样的组件被证明是非常有效的.
- 在显著的噪音干扰下,在CWRU数据集上获得了92.02%的准确性.
结论:
- MLSCA-CW模型有效地过噪声,并提取用于轴承故障诊断的多维特征.
- 拟议的网络在具有挑战性和噪音条件下明显优于最先进的 (SOTA) 方法.
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