一种基于改进CNN模型的电机轴承故障诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进CNN模型的电机轴承故障诊断方法，包括：将电机轴承数据输入至预训练的CNN模型中，得到电机轴承故障诊断结果；CNN模型由多个CNN模块构成，每个CNN模块均由输入层、重新校准模块、卷积层、激活函数、组归一化模块、池化层、自注意力模块、全连接层、输出层和分类器组成；输入的数据经过重新校准模块后进入卷积层，每个卷积后加入激活函数和组归一化模块进入池化层，池化层的输出特征进入自注意力模块；全连接层用于将卷积层和池化层输出的特征进行非线性组合，得到最终的特征向量；重新校准模块由风格池化组件和风格融合组件组成；自注意力模块为带残差连接的自注意力模块，通过自动学习特征间的相关性，根据相关性加权处理输入至自注意力模块的特征向量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电机轴承故障诊断，具体为一种基于改进cnn模型的电机轴承故障诊断方法。

技术介绍

1、电机轴承故障诊断是工业设备维护中的一项关键技术，它涉及检测、识别和评估旋转机械中电机轴承的健康状况。

2、为了使大型复杂机械设备在安全高效的模式下运行，状态监测和故障诊断在实际应用中变得越来越重要。电机轴承作为机械设备中的重要组件，长期处于高负荷的运行状态，其健康状况直接影响到整个机械系统的稳定性和安全性。电机轴承故障可能导致设备性能下降、停机，甚至可能引发安全事故，造成重大的经济损失因此，电机轴承状态的监测与故障诊断对于复杂工业系统的安全运行至关重要。

3、当前现有电机轴承故障诊断方法基本使用bn处理方式进行归一化，这会有导致模型性能下降，准确度低的风险，以及容易出现梯度下降影响模型准确度。为了提高模型准确度，现有电机轴承故障诊断方法采用较为复杂的模型，该模型参数过多，极易出现过拟合的情况，从而导致模型泛化能力差，反而降低准确度。

技术实现思路

1、专利技术目的：为解决现有电机轴承故障本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进CNN模型的电机轴承故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进CNN模型的电机轴承故障诊断方法，其特征在于：在重新校准模块中，风格池化组件用于从输入张量中提取风格特征，N表示样例数量，C为通道数量，H、W表示空间维度；风格融合组件利用风格特征来生成特定于示例的风格权重重新校准模块的输出张量为风格权重和输入张量的乘积。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进CNN模型的电机轴承故障诊断方法，其特征在于：在风格池化组件中，风格池化运算符通过汇总跨空间维度的特征响应来从每个通道提取风格特征，表示为：</p>

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【技术特征摘要】

1.一种基于改进cnn模型的电机轴承故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进cnn模型的电机轴承故障诊断方法，其特征在于：在重新校准模块中，风格池化组件用于从输入张量中提取风格特征，n表示样例数量，c为通道数量，h、w表示空间维度；风格融合组件利用风格特征来生成特定于示例的风格权重重新校准模块的输出张量为风格权重和输入张量的乘积。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进cnn模型的电机轴承故障诊断方法，其特征在于：在风格池化组件中，风格池化运算符通过汇总跨空间维度的特征响应来从每个通道提取风格特征，表示为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进cnn模型的电机轴承故障诊断方法，其特征在于：所述卷积层表示为：

5.根据权利要求1所述的一种基于改进cn...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈雯，李垣江，祖传金，盖志强，邓小乔，张佳，周稳兰，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：