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申请/专利权人：东北石油大学
摘要：本发明涉及的是一种基于改进Swin‑T的智能风力发电轴承故障诊断方法，它包括：现场实时采集主轴滚动轴承的声发射信号；将步骤一采集的滚动轴承的声发射信号去噪，基于FBank的主轴滚动轴承声发射信号特征提取，将得到的FBank特征数据映射到二维图像当中，构建声发射图像数据集；Swin‑Transformer模型中加入并行注意力机制CBAM和SKNet，得到AD模型，将AD模型插入到Swin‑Transformer模型中得到AD‑Swin‑T模型；利用AD‑Swin‑T模型对构建的声发射图像数据集进行识别。本发明将轴承信号转化为FBank特征输入模型，有效实现了低速重载轴承的精准故障检测。
主权项：1.一种基于改进Swin-T的智能风力发电轴承故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、现场实时采集主轴滚动轴承的声发射信号，并实时将采集的信号发送到轴承故障诊断系统中；步骤二、在轴承故障诊断系统中，将步骤一采集的滚动轴承的声发射信号去噪，具体方法为：基于VMD—K连续声发射信号抑噪，VMD将信号分解为一系列具有特定频率带宽的模态分量IMFs，VMD-K再结合峰度分析，筛选出峰度因子大于3的IMF组分，用于降噪和信号特征提取； 式中是信号的均值，σ是标准差；步骤三、基于FBank的主轴滚动轴承声发射信号特征提取，将得到的FBank特征数据映射到二维图像当中，构建声发射图像数据集； 式中M是Mel频率,f是频率；步骤四、基于改进Swin-Transforme的主轴滚动轴承损伤声发射信号模式识别；采用迁移学习的方法，调用Swin-Transformer模型的预训练权重，并在其中加入并行注意力机制CBAM和SKNet，得到注意力模型AD，最后插入到Swin-Transformer中得到AD-Swin-T模型；步骤五、利用AD-Swin-T模型对步骤三构建的声发射图像数据集进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北石油大学 基于改进Swin-T的智能风力发电轴承故障诊断方法
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