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申请/专利权人：绍兴持联科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于改进的EfficientNetV2网络的机械设备故障诊断方法，包括以下步骤：获取机械设备振动信号，构建数据集，通过马尔可夫转移场将原始信号转变成时频图像；将生成的时频图像划分为训练集和测试集；构建改进的EfficientNetV2网络模型；将训练集输入到改进的EfficientNetV2网络模型中进行训练，训练结束保存最优模型；将测试集输入到训练好的模型中进行故障分类。本发明将EfficientNetV2‑S网络结构轻量化，同时在MBConv模块中采用CA坐标注意力机制替换原有的SE通道注意力机制，改进后的EfficientNetV2网络减少了模型复杂度，降低了计算成本，可以更好地适用于机械设备故障诊断分类问题，并且在面对较为复杂的故障特征时有更高的准确率和泛化性。
主权项：1.基于改进EfficientNetV2网络的机械设备故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建数据集：采集设备振动信号，通过马尔可夫转移场将原始信号转变成时频图像；步骤2：将生成的时频图像划分为训练集和测试集；步骤3：构建改进EfficientNetV2网络模型；步骤4：将训练集输入到改进EfficientNetV2网络模型中进行训练，训练结束保存最优模型参数；步骤5：将测试集输入到训练好的模型当中进行故障分类。
全文数据：
权利要求：
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