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申请/专利权人：东北林业大学
摘要：本发明公开了一种基于ConvNeXt网络和通道注意力机制的轴承故障诊断方法、系统及设备。其中方法融合了ConvNeXt网络、通道注意力机制、JMMD域自适应，通过强化特征表征能力和调整模型参数，实现了更高效、准确的轴承故障诊断方法。本发明通过ConvNeXt网络并行的多通道卷积操作，捕捉不同通道之间的依赖关系，减少参数量；同时，通过注意力机制使信号可以在不同尺度上进行交互和信息传递，实现更细粒度的特征选择和调整；本发明还通过JMMD域自适应方法，将源域和目标域中的同类子域对齐。本发明可以有效地提取一维信号中的复杂特征，提高轴承的故障诊断的准确率和诊断精度。
主权项：1.基于ConvNeXt网络和通道注意力机制的轴承故障诊断方法，其特征在于所述方法具体过程为：获得待诊断的轴承原始振动信号，将待诊断的轴承原始振动信号输入到轴承故障诊断网络中获得轴承故障严重性诊断结果；轴承故障诊断网络通过以下方式获得：步骤一、获取轴承原始振动信号，并将轴承原始振动信号分为源域和目标域；步骤二、构建基于ConvNeXt网络和通道注意力机制的故障诊断网络模型；所述故障诊断网络模型包括ConvNeXt网络模块、通道注意力机制模块、JMMD模块和分类器模块；所述ConvNeXt网络模块用于提取不同层级的特征；所述通道注意力机制模块用于将重要的通道加权放大，关注更加有用的信息；所述JMMD模块用于将源域和目标域中的同类子域对齐；所述分类器模块用于输出的特征进行分类；步骤三、利用源域数据训练步骤二构建的基于ConvNeXt网络和通道注意力机制的故障诊断网络模型获得训练好的轴承故障诊断网络模型；步骤四、利用目标域数据测试步骤三获得的训练好的轴承故障诊断网络模型，获得轴承故障诊断网络；所述轴承故障诊断网络为准确率大于预设阈值的训练好的轴承故障诊断网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北林业大学 基于ConvNeXt网络和通道注意力机制的轴承故障诊断方法、系统及设备
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