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结合小波变换与注意力机制的轴承故障诊断

目录

1.内容综述................................................2

1.1轴承故障诊断的重要性.................................2

1.2小波变换在故障诊断中的应用...........................3

1.3注意力机制在故障诊断中的应用.........................4

1.4本文研究目的与意义...................................5

2.相关技术介绍............................................6

2.1小波变换原理.........................................8

2.1.1小波变换的基本概念...............................9

2.1.2小波变换的性质与应用............................10

2.2注意力机制原理......................................11

2.2.1注意力机制的起源................................13

2.2.2注意力机制在深度学习中的应用....................14

3.轴承故障诊断方法.......................................15

3.1轴承故障特征提取....................................16

3.1.1基于小波变换的特征提取..........................17

3.1.2基于注意力机制的特征提取........................19

3.2轴承故障分类器设计..................................20

3.2.1深度学习分类器概述..............................21

3.2.2结合小波变换与注意力机制的分类器设计............22

4.实验与结果分析.........................................23

4.1数据集介绍..........................................25

4.2实验方法与参数设置..................................25

4.3实验结果与分析......................................26

4.3.1特征提取效果对比................................27

4.3.2分类器性能评估..................................28

4.4结果讨论............................................29

5.案例分析...............................................31

5.1案例一..............................................32

5.2案例二..............................................34

1.内容综述

本文主要探讨了结合小波变换与注意力机制的轴承故障诊断方法。首先，对传统的轴承故障诊断技术进行了概述，包括信号采集、预处理、特征提取和故障分类等环节。随后，详细介绍了小波变换的基本原理及其在信号处理中的应用，特别是在轴承故障特征提取方面的优势。此外，本文还重点阐述了注意力机制在信号处理领域的兴起及其在故障诊断任务中的潜在价值。

在结合小波变换与注意力机制的研究中，我们首先对原始振动信号进行小波变换，以提取轴承故障的时频特征。随后，利用注意力机制对提取的特征进行加权，使得重要的特征得到更充分的关注。这种方法能够有效地提高故障特征的识别精度，从而提升诊断系统的整体性能。

1.1轴承故障诊断的重要性

在现代工业生产中，机械设备的稳定运行对于保证生产效率和产品质量至关重要。作为机械系统中的关键部件，轴承承担着支撑旋转轴、减少摩擦和提高能效的重要任务。然而，由于长期运行、过载、润滑不良等原因，轴承极易发生各种故障，如磨损、裂纹、剥落等。这些故障不仅会导致机器性能下降，增加维护成本，