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摘要：本发明提供一种基于MTF‑GN‑DARN的滚动轴承故障诊断方法，涉及深度学习故障诊断技术领域。该方法首先将原始振动信号编码为二维MTF特征图并按一定比例划分为训练集和验证集；将残差结构中结合双注意力机制增强对故障特征的整合与分类能力，同时引入GN方法来克服由数据差异引起的偏差；最后利用训练集对GN‑DARN模型进行训练并通过Softmax分类器完成故障分类，并利用验证集验证诊断结果。所构建的GN‑DANR网络可在有限卷积层下发挥网络最大的特征提取效率，主要解决了在实际工业生产中数据不均时模型训练崩溃以及模型特征提取不充分的问题，抛弃了传统信号分析方法需要人为过多参与的缺点，可自动的提取故障特征。
主权项：1.一种基于MTF-GN-DARN的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取滚动轴承的原始振动信号，利用马尔科夫转移场将原始振动信号转化为二维MTF特征图，并按一定的比例划分为训练集和验证集；步骤2：构建GN-DARN网络结构，将训练集数据输入训练网络结构，学习正常和故障特征；步骤3：基于GN-DARN网络，结合FC全连接层和Softmax分类器构建故障诊断模型，对轴承故障进行分类诊断，并利用验证集验证诊断结果。
全文数据：
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百度查询： 沈阳大学 基于MTF-GN-DARN的滚动轴承故障诊断方法
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