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基于注意力机制多尺度卷积神经网络的轴承故障诊断
1
作者
孙俊静
顾幸生
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期247-256,共10页
提出了基于注意力机制的多尺度卷积神经网络(Multi-scale and Attentive Convolutional Neural Network,MACNN)进行轴承故障分类,该模型以一维Resnet18网络结构为主体,卷积模块采用残差模块和空洞卷积并行方式以达到扩大感受野、避免特...
提出了基于注意力机制的多尺度卷积神经网络(Multi-scale and Attentive Convolutional Neural Network,MACNN)进行轴承故障分类,该模型以一维Resnet18网络结构为主体,卷积模块采用残差模块和空洞卷积并行方式以达到扩大感受野、避免特征信息丢失的目的,同时利用注意力机制可以自动提取有用特征的能力,将模型提取特征作为输入送入注意力机制模块,进一步提高模型故障分类能力。此外,采用边界平衡生成对抗网络(Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks,BEGAN)模型对故障数据增强,改变不平衡数据集的比例,增加数据集样本数量,降低MACNN模型的过拟合,提高诊断的准确率。在帕德博恩轴承数据集(Paderborn University Dataset,PU)上验证MACNN模型,实验结果表明,该模型在特征提取和故障分类方面都表现出了良好的性能,优于当前主流模型。
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关键词
故障诊断
卷积神经网络
注意力机制
空洞卷积
BEGAN
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题名
基于注意力机制多尺度卷积神经网络的轴承故障诊断
1
作者
孙俊静
顾幸生
机构
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
出处
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期247-256,共10页
基金
国家自然科学基金(61973120,61973122)。
文摘
提出了基于注意力机制的多尺度卷积神经网络(Multi-scale and Attentive Convolutional Neural Network,MACNN)进行轴承故障分类,该模型以一维Resnet18网络结构为主体,卷积模块采用残差模块和空洞卷积并行方式以达到扩大感受野、避免特征信息丢失的目的,同时利用注意力机制可以自动提取有用特征的能力,将模型提取特征作为输入送入注意力机制模块,进一步提高模型故障分类能力。此外,采用边界平衡生成对抗网络(Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks,BEGAN)模型对故障数据增强,改变不平衡数据集的比例,增加数据集样本数量,降低MACNN模型的过拟合,提高诊断的准确率。在帕德博恩轴承数据集(Paderborn University Dataset,PU)上验证MACNN模型,实验结果表明,该模型在特征提取和故障分类方面都表现出了良好的性能,优于当前主流模型。
关键词
故障诊断
卷积神经网络
注意力机制
空洞卷积
BEGAN
Keywords
fault diagnosis
convolutional neural network
attention mechanism
empty convolution
BEGAN
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于注意力机制多尺度卷积神经网络的轴承故障诊断
孙俊静
顾幸生
《华东理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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