改进注意力机制的滚动轴承故障诊断方法研究

针对滚动轴承在实际工作环境中噪声较大和负载变化的问题,提出一种基于双注意卷积机制的残差神经网络(Double attention convolution mechanism ResNet,DACM_ResNet)轴承故障诊断方法：首先,对滚动轴承振动信号进行短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)并使用伪彩色处理得到三通道图像数据；然后,对残差神经网络在轴承故障诊断上进行研究,在残差单元的卷积层之后,使用DACM模块,将残差特征在通道和空间维度上进行进一步提取,最后,在凯斯西储大学(CWRU)数据集上进行试验验证,试验结果表明所提出的方法在噪声环境下及负载变化时,平均诊断准确率达到了98%以上,说明所提出的模型有较好的鲁棒性。