公开(公告)号：CN118965027A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410988444.4

申请日：2024-07-23

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 李学艺 ,  范闪闪 ,  郁天宇 ,  李岱优 ,  谢怡宁

IPC: G06F18/23 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/2132 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明涉及一种基于SE注意机制混合式网络和批谱惩罚的旋转机械故障诊断方法。首先，本方法通过SE(Squeeze‑and‑Excitation)注意力机制动态地调整神经网络中各通道的权重，增强模型对故障特征的识别能力。同时，引入MixStyle技术，通过在训练过程中概率性地混合来自不同域的样本特征，有效提高了模型在不同运行条件下的泛化性能。此外，本发明还采用批量光谱惩罚(BSP)策略，通过惩罚最大奇异值来平衡特征的传递性和辨识性，从而提升了模型在跨域故障诊断中的准确率和鲁棒性。该方法经NEFU齿轮数据集和JUN轴承数据集验证，结果表明，相较于传统方法，本发明提出的方法在旋转机械的无监督故障诊断任务中表现出色，具有优越的诊断性能和较高的准确率。