【摘 要】
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该文设计了一个利用机械故障模拟实验台和Python开发的故障诊断实验方案。实验台工作时，利用拾音器构成的拾音器阵列采集滚动轴承声学信号并传输到计算机，并用Python语言编码代码来实现多通道滑窗采样、提取多通道声学信号的特征和识别故障类型。通过Transformer的编码器中的多头自注意力机制提取多通道声学信号中隐含的空间特征。实验结果表明：故障识别率达100%。该文详细介绍了实验的基本原理、具体
【基金项目】
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十三五国家重点研发计划（2017YFC0804404）； 教育部产学合作协同育人项目（202002280003）； 中国矿业大学教改项目（2021ZX04）；
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该文设计了一个利用机械故障模拟实验台和Python开发的故障诊断实验方案。实验台工作时，利用拾音器构成的拾音器阵列采集滚动轴承声学信号并传输到计算机，并用Python语言编码代码来实现多通道滑窗采样、提取多通道声学信号的特征和识别故障类型。通过Transformer的编码器中的多头自注意力机制提取多通道声学信号中隐含的空间特征。实验结果表明：故障识别率达100%。该文详细介绍了实验的基本原理、具体步骤、所设计的诊断算法，以帮助学生掌握故障诊断流程。
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