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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：发明涉及仿真分析技术领域，具体涉及一种基于非线性度量原型网络的滚动轴承故障诊断方法，包括构建级联注意原型非线性度量网络，并对构建的网络进行分类训练，将带诊断的数据进行数据处理后输入训练好的级联注意原型非线性度量网络，输出诊断结果；本发明通过原型计算模块提取特征图，同时对支撑集特征计算原型，在级联注意力模块里将查询样本特征与各类原型一一拼接，然后通过级联注意力机制提取拼接样本的长距离相关性，最后将级联注意力模块提取的特征输入非线性度量模块，从而实现小样本条件下准确有效的轴承故障诊断。

主权项：1.一种基于非线性度量原型网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括构建级联注意原型非线性度量网络，并对构建的网络进行分类训练，将带诊断的数据进行数据处理后输入训练好的级联注意原型非线性度量网络，输出诊断结果；级联注意原型非线性度量网络包括样本集划分模块、原型计算模块、级联注意力机制学习模块以及非线性度量策略分类训练模块，其中：利用样本集划分模块将样本集划分为支撑集和查询集；将划分的数据集输入原型计算模块获取数据集中样本对应的特征图，即利用特征提取器将样本集L中的样本xi嵌入到特征空间，表示为： 对于第c类故障，利用支撑集S生成原型PC，包括： 其中，yi表示支撑集S中第i个样本的标签；并通过支撑集的特征图计算类别原型；将查询集样本的特征图与各类别的原型进行一一拼接，并采用级联注意力机制学习模块提取拼接样本的长距离相关性；级联注意力机制学习模块包括通道注意力子模块和空间注意力子模块，提取拼接样本的长距离相关性包括：级联注意力机制学习模块对输入的拼接样本进行卷积，提取到特征F；将特征F分别输入通道注意力子模块和空间注意力子模块，通道注意力子模块自适应调整各个通道之间的特征值，建立通道依赖关系，得到通道注意力特征Fc'；空间注意力子模块关注目标样本在输入特征映射的位置信息，得到空间注意力特征Fs'；将通道注意力特征Fc'和空间注意力特征Fs'进行信息融合，再将融合的特征信息与输入特征F累加，得到拼接样本的长距离相关性；将级联注意力机制学习模块提取拼接样本的长距离相关性输入非线性度量策略分类训练模块进行分类训练。

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百度查询： 重庆邮电大学 一种基于非线性度量原型网络的滚动轴承故障诊断方法