基于注意力的多尺度残差卷积网络轴承故障诊断

针对轴承故障信号中存在复杂特征的特点,提出了一种结合注意力机制与多尺度残差卷积网络轴承故障判定方法。该模型结合了卷积神经网络(CNN)的强大特征提取能力和注意力机制的自适应加权能力,能够有效地处理轴承故障信号中的复杂特征。模型采用了多尺度卷积层,通过不同大小的卷积核捕获信号的多尺度特征,有助于识别不同类型和严重程度的故障。同时,引入残差结构,通过高维与低维特征的协同决策机制,有效整合多层卷积提取的特征,增强了模型对关键信息的感知能力,并降低了深度网络训练中的梯度消失和特征冗余问题,从而保证了模型的稳定性和准确性。注意力机制(如SEBlock和ECABlock)的融合,使模型能够自适应地关注更加重要的特征通道,进一步提升了诊断性能。实验结果表明,该模型在强噪声下能实现高精度的诊断,展示了其在智能维护和故障预警系统中的应用潜力。