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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明提供了一种基于多模态信息融合的噪声环境滚动轴承故障诊断方法，涉及故障检测技术领域，具体包括如下步骤：对原始轴承数据加入高斯噪声模拟实际工况环境，然后进行连续小波变换得到时频频谱，将对应的振动信号与时频频谱进行标注，构建多模态数据集；基于改进的1D‑CNN提取时域故障特征，基于ResNet50网络对时频频谱提取时频域故障特征；将提取到的故障特征通过concat操作以及多头自注意力层，使得不同尺度的故障特征能够互补融合；使用softmax回归函数对数据进行故障分类，完成故障诊断。本发明的技术方案克服现有技术中不能对轴承故障信号进行高质量特征提取的问题。
主权项：1.一种基于多模态信息融合的噪声环境滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，对原始轴承数据加入高斯噪声模拟实际工况环境，然后进行连续小波变换得到时频频谱，将对应的振动信号与时频频谱进行标注，构建多模态数据集；S2，基于改进的1D-CNN提取时域故障特征，基于ResNet50网络对时频频谱提取时频域故障特征；S3，将提取到的故障特征通过concat操作以及多头自注意力层，使得不同尺度的故障特征能够互补融合；S4，使用softmax回归函数对经步骤S4融合后的数据进行故障分类，完成故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 基于多模态信息融合的噪声环境滚动轴承故障诊断方法
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