【摘 要】
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针对滚动轴承故障特征提取困难，导致故障诊断模型训练次数比较多且诊断准确率不够高的问题，提出基于改进樽海鞘群算法（ISSA）优化CBAM-1DCNN结构参数的滚动轴承故障诊断模型。将一维卷积神经网络（1DCNN）与注意力机制（CBAM）相结合，且在1DCNN中添加BN层，利用改进樽海鞘群算法对CBAM-1DCNN网络结构参数进行优化。结果表明：经改进樽海鞘群算法优化的CBAM-1DCNN滚动轴承故障
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2018YFB0604204）；
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针对滚动轴承故障特征提取困难，导致故障诊断模型训练次数比较多且诊断准确率不够高的问题，提出基于改进樽海鞘群算法（ISSA）优化CBAM-1DCNN结构参数的滚动轴承故障诊断模型。将一维卷积神经网络（1DCNN）与注意力机制（CBAM）相结合，且在1DCNN中添加BN层，利用改进樽海鞘群算法对CBAM-1DCNN网络结构参数进行优化。结果表明：经改进樽海鞘群算法优化的CBAM-1DCNN滚动轴承故障诊断模型在较少的训练次数下达到最好的拟合效果和更高的故障识别精度，且具有良好的泛化能力。
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