| 注册
首页|期刊导航|北京信息科技大学学报:自然科学版|基于CNN-LSTM和注意力机制的轴承故障诊断方法

基于CNN-LSTM和注意力机制的轴承故障诊断方法

陈轲 黄民 李一鸣

北京信息科技大学学报:自然科学版2022,Vol.37Issue(6):P.1-6,6.
北京信息科技大学学报:自然科学版2022,Vol.37Issue(6):P.1-6,6.DOI:10.16508/j.cnki.11-5866/n.2022.06.004

基于CNN-LSTM和注意力机制的轴承故障诊断方法

陈轲 1黄民 1李一鸣1

作者信息

  • 1. 北京信息科技大学机电工程学院,北京100192
  • 折叠

摘要

关键词

轴承故障诊断/卷积神经网络/注意力机制/长短时记忆网络

分类

机械制造

引用本文复制引用

陈轲,黄民,李一鸣..基于CNN-LSTM和注意力机制的轴承故障诊断方法[J].北京信息科技大学学报:自然科学版,2022,37(6):P.1-6,6.

基金项目

工信部2021年高档数控系统及伺服电机项目(TC210H03A-05) (TC210H03A-05)

北京市教委科研计划科技一般项目(KM202011232011)。 (KM202011232011)

北京信息科技大学学报:自然科学版

1674-6864

访问量7
|
下载量0
段落导航相关论文