[发明专利]基于交叉注意力和自注意力的分类参数分布的故障诊断方法

权利要求书

1.基于交叉注意力和自注意力的分类参数分布的故障诊断方法，其特征在于：该故障诊断方法中，输入为：待诊断的故障数据支持集数据，以及网络参数W，其中W包括g网络参数W_g和多头交叉注意力机制中的以及多头自注意力机制

输出：的故障类别诊断结果

该故障诊断方法的具体步骤为：

S1、对于支持集中的每一个样本x，按照序列关系计算位置权重，具体公式为：p_pos＝cos(pos×pi/(2×len))；

S2、计算支持集中的每一个样本x加权位置权重后表示，具体通过公式x′＝x+p_pos来计算；

S3、对x′计算对应的多头自注意力机制对应的Q₁、K₁、V₁，具体计算公式为：

S4、计算基于Q₁、K₁、V₁的注意力，具体计算公式如下：

S5、重复步骤4和步骤5，N次；

S6、对测试集样本加权位置权重后表示如下：

S7、计算对应的类别预测值如下：

2.根据权利要求1所述的基于交叉注意力和自注意力的分类参数分布的故障诊断方法，其特征在于：步骤S5所述的N次，最优的选择为6次。

3.根据权利要求1所述的基于交叉注意力和自注意力的分类参数分布的故障诊断方法的生产工艺，其特征在于：步骤S1中的len为每个样本序列的长度。

4.根据权利要求1所述的基于交叉注意力和自注意力的分类参数分布的故障诊断方法的生产工艺，其特征在于：该故障诊断方法输入中i为1到4。

5.根据权利要求1所述的基于交叉注意力和自注意力的分类参数分布的故障诊断方法的生产工艺，其特征在于：步骤S4中的D为调节因子，在实验中确定。