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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提出了一种用于滚动轴承故障诊断的多尺度特征融合Vision‑Transformer模型方法，包括以下步骤：首先，通过设计多尺度特征提取模块，采用不同大小的卷积核对一维振动信号特征提取；其次，利用短时傅里叶变换和伪彩色处理技术生成时频图像；最后，通过将时频图像进行切分重排，展平成一维向量并拼接起来作为输入序列，并利用自注意力机制与编码器的优势，将其输入到Vision‑Transformer模型中进行滚动轴承的故障诊断；本发明不仅能同时解决主流的基于深度学习故障诊断模型所固有的诊断准确率低的问题，并且本发明能也可以应用到其他旋转机械的故障诊断中，提升它们的诊断精度。
主权项：1.一种用于滚动轴承故障诊断的多尺度特征融合Vision-Transformer模型方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对一维振动信号进行多尺度特征融合；步骤2：利用短时傅里叶变换和伪彩色处理技术生成三通道时频彩色图像；步骤3：构建VisionTransformer模型；步骤4：对时频图像进行位置编码计算出相对位置，在对时频图像进行切分重排依次输入到VisionTransformer中进行诊断，输出诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种用于滚动轴承故障诊断的多尺度特征融合Vision-Transformer模型方法
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