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申请/专利权人：南京工大数控科技有限公司
摘要：一种基于一维RegNet多尺度特征融合的滚珠丝杠故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，通过实验采集滚珠丝杠不同故障工况下的一维电流信号数据，将采集的一维电流信号数据进行预处理，建立滚珠丝杠数据集；步骤S2，基于一维RegNet网络结构，分为四个阶段提取特征，每个阶段的块中都添加高效通道注意力模块；步骤S3，根据路径聚合网络设计了多尺度融合模块，在四个不同尺度的特征分支后插入卷积注意力机制，将不同尺度的特征进行融合；步骤S4，利用灰狼优化算法搜索最佳参数值来优化模型参数，提高模型性能；步骤S5，使用训练好的基于一维RegNet多尺度特征融合诊断模型对滚珠丝杠进行故障诊断，输出滚珠丝杠故障诊断结果。本发明实施例的目的在于提供一种基于一维RegNet多尺度特征融合的滚珠丝杠故障诊断方法，能够解决以往诊断模型参数量多、故障特征识别率差的问题，提高了诊断精度，使得模型更易收敛。
主权项：1.一种基于一维RegNet多尺度特征融合的滚珠丝杠故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，通过实验采集滚珠丝杠不同故障工况下的一维电流信号数据，将采集的一维电流信号数据进行预处理，建立滚珠丝杠数据集；步骤S2，基于一维RegNet网络结构，分为四个阶段提取特征，每个阶段的块中都添加高效通道注意力模块；步骤S3，根据路径聚合网络设计了多尺度融合模块，在四个不同尺度的特征分支后插入卷积注意力机制，将不同尺度的特征进行融合；步骤S4，利用灰狼优化算法搜索最佳参数值来优化模型参数，提高模型性能；步骤S5，使用训练好的基于一维RegNet多尺度特征融合诊断模型对滚珠丝杠进行故障诊断，输出滚珠丝杠故障诊断结果。
全文数据：
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百度查询： 南京工大数控科技有限公司 一种基于一维RegNet多尺度特征融合的滚珠丝杠故障诊断方法
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