【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于轴承故障诊断领域，涉及一种基于注意力机制的rcnn-fa-bigru轴承故障诊断方法。
技术介绍
1、截止至2021年年底，中国电梯保有量已达879.98万台。自动扶梯作为一种便捷的交通工具给人们带来出行便利的同时，由于数量的增加，其零部件的故障问题也逐渐受到广泛关注。滚动轴承作为自动扶梯传动过程的核心部件，由于长时间在复杂条件下工作，很容易发生故障。轴承发生故障不仅影响设备的安全性和可靠性，而且可能造成巨大的经济损失和人员伤亡。因此，轴承的故障诊断对于自动扶梯的安全运行与维护管理具有重大意义。
2、轴承在运行过程中出现故障时，内圈、外圈及滚动体各部件之间会发生周期性冲击，产生的振动信号反映了故障的关键信息。传统的轴承智能故障诊断方法主要采用时频信号处理技术进行故障特征提取，然后利用分类器进行故障分类识别。这类方法虽然取得了一定的效果，但严重依赖专业知识、人工提取特征繁琐、泛化性能较差，其应用受到极大的限制。近年来，深度学习因其出色的特征自动提取与特征自学习能力，被越来越多的应用于故障诊断领域中。
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【技术保护点】
1.一种基于注意力机制的RCNN-FA-BiGRU自动扶梯轴承故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于注意力机制的RCNN-FA-BiGRU自动扶梯轴承故障诊断方法，其特征在于，所述第一步的过程如下：
3.如权利要求1或2所述的基于注意力机制的RCNN-FA-BiGRU自动扶梯轴承故障诊断方法，其特征在于，所述第二步的过程如下：
4.如权利要求1或2所述的基于注意力机制的RCNN-FA-BiGRU自动扶梯轴承故障诊断方法，其特征在于，所述第三步的过程如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制的rcnn-fa-bigru自动扶梯轴承故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于注意力机制的rcnn-fa-bigru自动扶梯轴承故障诊断方法，其特征在于，所述第一步的过程如下：
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【专利技术属性】
技术研发人员：肖刚，董锦锦，陆佳炜，李仁，牛有权，沈明明，程芳芳，徐晶，吕楠，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：
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