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申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

摘要：本发明的一种轴承故障诊断方法、系统、存储介质及设备，通过计算机设备执行以下步骤，获取故障发生处的N个传感器的振动信号数据s1,s2,…sN，构建注意力模块ATT，增加有效信息的权值；对经过注意力模块的数据进行预处理，将获取的N个维度的振动信号数据按照设定的规则转化为振动图像，并计算图像的像素值；建立一个调和层，将N个通道的振动信号进行特征融合，充分考虑N个通道的信号特征；利用卷积层构建特征提取器，并输出预测结果。本发明通过提取N个维度的振动信号并加以融合，同时利用注意力机制增加有效信息的权值，使该深度网络具有很好的鲁棒性。

主权项：1.一种轴承故障诊断方法，其特征在于：通过计算机设备执行以下步骤，S1：获取故障发生处的N个传感器的振动信号数据，构建注意力模块ATT，增加有效信息的权值;S2：对经过注意力模块的数据进行预处理，将获取的N个维度的振动信号数据按照设定的规则转化为振动图像，并计算图像的像素值；S3：建立一个调和层，将N个通道的振动信号进行特征融合，充分考虑N个通道的信号特征；S4：利用卷积层构建特征提取器，并输出预测结果；步骤S1具体包括如下细分步骤S11至S12：S11：将原始信号分割，随机分成若干个长度为的片段；S12：构建注意力机制ATT，并将上述信号片段通过注意力机制；注意力机制构建如下：每个传感器接收到的信号形成一个信道，假设注意力模块的输入为信道组合，，进行归一化处理； 其中，E和Var分别代表期望和方差；注意力模块ATT通过使用全局平均池层，将全局时间信息压缩为信道描述符，并生成信道统计向量q，,c为输入信道数； 接着生成信道重新校准矢量: 其中，是ReLu激活函数，和分别代表通道数为1和卷积核为11的卷积运算，代表Sigmoid函数；的数值代表了第i个通道的重要性； M为对特征A进行重要性重新分配后的结果，表示第一个信道在重新分配重要性后的新值；最终的输出为： ；所述步骤S2具体包括如下细分步骤S21至S22：S21：将经过注意力机制模块的信号分割，获得若干个sk,i，其中k代表通道数，这里取值为1，2，3；i代表信号的长度，长度为，为信号的长度；并计算Sk,i； S22：计算特征图像的像素值Hm,n，其中m=1,2,…,3M,n=1,2,…,N； 其中，k的取值为： ；步骤S3具体包括如下细分步骤S31至S32：S31：把调和层看作是一个11卷积核的卷积操作和一个融合了每个特征图的总特征图；S32：调和层的输出用于N通道信息融合；其中，卷积核为1，步长为1，k代表传感器通道数，在网络结构图中，令k=3，从而使N个通道的数据能够有效融合；调和层中同一时间节点的N个通道数据被融合，不同时间节点的数据在该层中不会被融合。

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