基于混合域残差注意力网络的滚动轴承智能故障诊断方法OACSTPCD
Intelligent fault diagnosis method of rolling bearing based on mixed domain residual attention network
机械设备正朝着大型化、精密化和自动化的方向发展,机械系统也因此变得越来越复杂.考虑到机械系统可能会发生无特征的灾难性故障,因此机械故障的自动检测是一个巨大的挑战.然而,现有的故障检测方法在对高度复杂的工业系统进行故障类型识别时,误诊率较高,无法给出准确的故障诊断结果.针对这一问题,本文以滚动轴承这一机械设备关键部件作为研究对象,提出一种基于混合域残差注意力网络的故障诊断方法,旨在结合深度卷积神经网络自动学习表示的优点,并配合通道注意力机制和空间注…查看全部>>
Mechanical equipment is developing in the direction of large-scale,precision and automation,and mechanical systems are becoming increasingly complex.The automatic detection of mechanical faults is a great challenge con-sidering that those mechanical systems may suffer from featueless catastrophic failures.However,existing fault de-tection methods have a high misdiagnosis rate when identifying fault types in highly complex industrial systems,and cannot produc…查看全部>>
贾立新;陈永毅;倪洪杰;张丹
浙江工业大学信息工程学院 杭州 310023浙江工业大学信息工程学院 杭州 310023浙江工业大学信息工程学院 杭州 310023浙江工业大学信息工程学院 杭州 310023
故障诊断滚动轴承通道注意力机制空间注意力机制卷积神经网络(CNN)
fault diagnosisrolling bearingchannel attention mechanismspatial attention mechanismcon-volutional neural network(CNN)
《高技术通讯》 2024 (1)
网络化系统的分布式攻击检测和安全控制研究
101-110,10
①国家重点研发计划(2018YFB1403702),宁波市科技创新2025重大专项(2019B1003)和国家自然科学基金(61873237)资助.
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