一种基于双通道多尺度注意力特征融合的轴承故障诊断方法

本发明公布了一种基于双通道多尺度注意力特征融合的轴承故障诊断算法，主要解决了故障诊断和跨工况故障识别精度低的问题。本发明采用双通道对原始振动信号和重构后的图像进行特征提取，通过多尺度卷积层提取不同语义的特征，经过注意力机制对通道和空间分配不同权重，捕捉有用的信息，抑制干扰的特征信息；接着通过iAFF自适应特征融合模块融合特征，识别出10种故障类别。实验表明，本发明较传统故障模型识别精度有较大提升，特别是在跨工况故障识别中具有较高的精确度，对轴承的故障诊断有极大的促进作用。