公开(公告)号：CN117312915A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311234243.7

申请日：2023-09-22

Applicant: 常州大学

Inventor： 高书苑 ,  陈少飞 ,  张敏慧 ,  华翔 ,  王月 ,  马雁东 ,  徐洋 ,  冯泽群 ,  杨雯静 ,  肖苏杰

IPC: G06F18/24 ,  G01M13/04 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种融合通道注意力机制的ECACNN‑BGRU轴承故障诊断方法，包括：将轴承故障数据集划分为训练集和测试集；对训练集及测试集中的数据进行数据归一化处理，并通过多尺度卷积神经网络进行特征提取处理，得到轴承故障特征；通过通道注意力机制对轴承故障特征进行数据处理，得到通道特征；将通道特征输入双向门控循环单元，得到时序特征；通过自注意力机制提取训练集及测试集中的数据的显著性特征；通过平展层对自注意力机制输出的多维数据进行降维处理；通过全连接层及分类器输出轴承故障类型标签。本发明的融合通道注意力机制的ECACNN‑BGRU轴承故障诊断方法提高了轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。