[发明专利]一种模态分解预测卷积注意力网络的轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202211244379.1 | 申请日： | 2022-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN115510917A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 殷林飞;王子璇;胡立坤;姚小军;郑海付;韦超;党新铭 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G01M13/04 |
| 代理公司： | 南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 45117 | 代理人： | 裴康明 |
| 地址： | 530005 广西壮族*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提出一种模态分解预测卷积注意力网络的轴承故障诊断方法，该方法先用VGG16对轴承故障检测信号进行分类，输出分类概率大于故障判断设定值的信号，再将输出分类概率小于故障判断设定值的信号进行完全经验集合模态分解，将模态分解后的模态分量与剩余分量用门控循环单元、循环神经网络、长短期记忆网络、双向长短期记忆网络与时间卷积网络方法进行预测，再分别通过一个卷积自注意结合算子进行分类，最后加权求和输出分类结果。所提方法能解决当前轴承故障诊断技术无法同时兼顾高精度和高速度的预测问题，实现提前快速精准地诊断轴承故障的功能，提高故障诊断的精度和速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分解 预测 卷积 注意力 网络 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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