公开(公告)号：CN118982746A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411014078.9

申请日：2024-07-26

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 孙宇娟 ,  薛文轩 ,  李孟伟 ,  鲍珂

IPC: G06V10/82 ,  G01M13/045 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于通道卷积注意力机制和双尺度网络结构的轴承故障诊断方法及系统，包括：以一定频率采集轴承运行过程中的振动信号，将一维信号转换为二维灰度图，在此基础上对故障类型进行编号、打标签并划分相应的训练集和测试集；设计构建双尺度卷积神经网络DKCNN模型；设计构建通道卷积注意力网络模块CCAM；构建通道卷积注意力模块双尺度卷积神经网络(CCAM‑DKCNN)模型；利用划分好的训练集训练CCAM‑DKCNN模型；利用训练好的网络模型进行故障诊断，将测试集输入到CCAM‑DKCNN模型中，模型分类器的输出可以反映模型最终的诊断结果。本发明能够对变负载和变转速状态下的轴承故障进行诊断和识别，提高轴承故障诊断结果的准确性。