【摘 要】
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在大数据时代，研究高性能滚动轴承故障诊断方法对保障生产顺利进行、避免重大经济损失具有重要意义。在深度学习和注意力机制的基础上提出了基于卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module， CBAM）和残差网络（ResNet）的滚动轴承故障诊断（CBAM and ResNet）CAR模型和基于Transformer（多头注意力）的滚动轴承故障诊断模型。CAR模型
【机 构】
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河北师范大学计算机与网络空间安全学院
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在大数据时代，研究高性能滚动轴承故障诊断方法对保障生产顺利进行、避免重大经济损失具有重要意义。在深度学习和注意力机制的基础上提出了基于卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module， CBAM）和残差网络（ResNet）的滚动轴承故障诊断（CBAM and ResNet）CAR模型和基于Transformer（多头注意力）的滚动轴承故障诊断模型。CAR模型引入注意力机制提高特征选取能力，引入残差网络有效防止梯度消失（或爆炸）；基于Transformer的滚动轴承故障诊断模型使用多头注意力完成了故障信号的有效特征提取。将CAR和Transformer模型用于不同采样频率、不同马力负载下的电机滚动轴承故障诊断，最高诊断准确率分别达99.91%和99.85%。将所提模型用于不同转速下的风机滚动轴承故障诊断，最高诊断准确率分别达98.71%和99.85%。实验结果验证了所提2种基于注意力机制的滚动轴承故障诊断模型的有效性和稳定性。比较实验证明：CAR模型的故障诊断准确率及稳定性均优于基于随机森林+长短期记忆网络（Long and Short Term Memory， LSTM）、残差网络（ResNet）和ResNet+LSTM的故障诊断模型。所提基于CAR和Transformer模型的数据驱动滚动轴承故障诊断方法，结构简单、易于实施，满足实际应用中高故障诊断准确率的需要，并为滚动轴承的故障诊断提供了有益参考。
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