一种基于多特征融合的轻量级Transformer轴承故障诊断方法及系统

本发明是一种基于多源振动特征融合的轻量级Transformer故障诊断方法，用于硬件资源约束条件下的滚动轴承故障识别任务。所述方法由设计的多源振动信号融合嵌入单元、特征映射处理器和多头分类器部分构成，步骤如下：对采集的多源故障振动信号标准化处理；将标准化的多通道振动数据通过重叠采样分割处理，并按比例划分为训练集、验证集和测试集；振动信号融合嵌入单元将多通道原始数据融合、嵌入特征映射处理器；以设计的轻量化Transformer框架为特征映射处理器骨干网络，对融合特征交叉映射提取；分类器从提取的映射特征中实现最终诊断。本发明能有效平衡故障诊断任务中的深度学习算法计算成本和诊断性能的关系，具有低开销、高实时性和高精度的优点。