Institutional Repository of Coll Comp & Commun
| 基于注意力的多尺度卷积神经网络轴承故障诊断 | |
张玺君 ; 尚继洋; 余光杰; 郝俊
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| 2023-04-07 | |
| 发表期刊 | 吉林大学学报(工学版)
 |
| ISSN | 1671-5497 |
| 页码 | 1-10 |
| 摘要 | 针对卷积神经网络在噪声环境下轴承故障诊断精度较低的问题，提出一种加入通道注意力的多尺度卷积神经网络抗噪模型(MACNN)。模型在提取不同尺度的特征时利用通道注意力自适应地选择包含故障特征的通道来提高模型的抗噪能力，抑制噪声的影响；此外，利用自适应大小的一维卷积调整不同尺度的特征通道权重，自适应融合不同尺度的特征；最后通过全连接层进行特征分类。两个轴承数据集上的实验结果表明，在不同信噪比的噪声干扰下，相比其他方法，MACNN有着更好的轴承故障诊断能力。 |
| 关键词 | 故障诊断 滚动轴承 卷积神经网络 注意力机制 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 ; EI ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/161540 |
| 专题 | 计算机与通信学院 |
| 作者单位 | 兰州理工大学计算机与通信学院 |
| 第一作者单位 | 计算机与通信学院 |
| 第一作者的第一单位 | 计算机与通信学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张玺君,尚继洋,余光杰,等. 基于注意力的多尺度卷积神经网络轴承故障诊断[J]. 吉林大学学报(工学版),2023:1-10. |
| APA | 张玺君,尚继洋,余光杰,&郝俊.(2023).基于注意力的多尺度卷积神经网络轴承故障诊断.吉林大学学报(工学版),1-10. |
| MLA | 张玺君,et al."基于注意力的多尺度卷积神经网络轴承故障诊断".吉林大学学报(工学版) (2023):1-10. |
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