龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：上海第二工业大学
摘要：本发明属于轴承故障诊断技术领域，具体为一种基于WDCNN‑1DViT‑PFEN的轴承故障数据不平衡分类方法；本发明方法具体步骤包括：首先，采集轴承故障的时序性振动信号，然后，采用1DCNN与Transformer编码器的输出形成并行输出结构的网络结构，结合WDCNN与1DViT并行特征提取网络，接着对WDCNN和1DViT的输出采用软注意力机制融合的方式，最后，在融合数据输出端采用1DCNN对轴承故障状态进行识别。此外，本发明采用加权交叉熵损失与对比损失相结合方式模型训练。在不均衡比例增大的三种模式下进行实验，本发明方法诊断精度高，可有效解决故障数据不平衡诊断问题。
主权项：1.一种基于WDCNN-1DViT-PFEN的轴承故障数据不平衡分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用包括传感器在内的感知设备采集机械设备的轴承振动信号不平衡数据，并按照一定比例将采集数据划分为训练集和测试集；S2：构建WDCNN-1DViT-PFEN模型首先构建1DViT模型：在VisionTransformer模型的编码器层引入1DCNN，使得1DCNN与Transformer编码器的输出形成并行结构；然后在构建完成的1DViT模型基础上，结合WDCNN，形成WDCNN-1DViT并联网络模型，用于对轴承故障信号的特征提取；再在WDCNN-1DViT并联网络模型的输出端，采用软注意力机制对1DViT网络和WDCNN网络两部分输出的特征进行融合，并采用1DCNN对其进行诊断并输出结果，以构建WDCNN-1DViT-PFEN模型；S3：设计混合损失函数，训练WDCNN-1DViT-PFEN模型，对WDCNN-1DViT-PFEN模型参数进行参数微调，得到最终的故障数据不平衡分类模型；S4:将测试集数据输入基于故障数据不平衡分类模型，得到分类检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海第二工业大学 一种基于WDCNN-1DViT-PFEN的轴承故障数据不平衡分类方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号