公开(公告)号：CN118090214A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410200991.1

申请日：2024-02-23

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 王玉静 ,  姚丽洋 ,  康守强 ,  梁欣涛 ,  谢金宝 ,  王庆岩

IPC: G01M13/045 ,  G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种改进多头图注意力网络的滚动轴承故障诊断方法及系统，涉及滚动轴承故障诊断技术领域。本发明的技术要点包括：根据元学习训练策略将样本集按多个任务划分，每个任务内样本集分为支持集和查询集；引入高斯原型模块和斯皮尔曼算法改进多头图注意力网络，完成支持集、原型集和查询集样本间的连接，实现轴承信号有向图的构造；将轴承信号有向图输入多头图注意力网络的图注意力层，以提取轴承状态特征；在元学习模型的任务内外循环过程中分别引入仿射变换和任务辅助损失，完成循环多次交替迭代，得到滚动轴承故障诊断模型。本发明增强了模型特征提取能力，减少了任务间差异对元学习模型最优参数确定的影响，提高了轴承故障诊断准确率。