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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明请求保护一种基于多传感器信息融合和高效诊断视觉变压器EfficientDiagnosticVisionTransformer，EDViT网络的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术领域。针对滚动轴承故障诊断中特征提取不完整和诊断效率低的问题，提出基于多传感器信息融合和高效诊断视觉变压器的滚动轴承故障诊断方法。本发明首先采用基于峰度的加权融合方法合并传感器信息,随后使用短时傅里叶变换Short‑TimeFourierTransform,STFT将融合信号转换为时频图像作为EDViT网络模型的输入，然后通过EDViT的双重注意卷积模块和双分支补丁视觉变换模块依次提取局部和全局特征，最后由分类器进行故障分类。本发明提高了滚动轴承故障诊断的精度,所提模型具有很强的泛化能力。
主权项：1.一种基于多传感器信息融合和EDViT的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用不同传感器收集轴承健康和故障状态的原始时域信号，得到若干信号样本，使用基于峰度加权的数据融合方法处理来自不同传感器的数据样本，得到多传感器信息融合的样本；步骤S2：使用STFT将融合后的数据样本转换为时频图像，然后将时频图像调整为224×224RGB图像，并按比例将其分成训练集、验证集和测试集；步骤S3：使用训练集充分训练已建立的网络模型，使用验证集调整并保存模型的超参数，然后在测试集上进行测试，以得到故障诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于多传感器信息融合和EDViT的滚动轴承故障诊断方法
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