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基于改进注意力机制的CNN的齿轮箱故障诊断 被引量：1
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作者 邵浙梁 戚知宽 周邵萍 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期920-928,共9页
针对实际工况中齿轮箱振动信号复杂多变,导致传统基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的齿轮箱故障诊断方法存在诊断精度不高、训练收敛性能差等问题,首先,提出一种改进的注意力机制和一种基于注意力机制的软阈值激活... 针对实际工况中齿轮箱振动信号复杂多变,导致传统基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的齿轮箱故障诊断方法存在诊断精度不高、训练收敛性能差等问题,首先,提出一种改进的注意力机制和一种基于注意力机制的软阈值激活函数,在此基础上,构建基于改进注意力机制的CNN故障诊断模型;然后,通过齿轮箱开源数据集的实验数据,验证改进的注意力机制和基于注意力机制的软阈值激活函数能否有效提升模型的诊断精度和训练收敛性能;最后,将构建的模型应用于实际工况齿轮箱的故障诊断。结果表明,构建的模型满足某企业齿轮箱出厂检测的需求,在诊断精度和训练收敛性等方面具有优势。 展开更多
关键词 故障诊断 卷积神经网络 注意力机制 软阈值激活函数 齿轮箱
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