摘要
本发明涉及轴承检测技术领域,公开了一种航空发动机轴承的故障诊断方法及装置,包括以下步骤:获取航空发动机轴承的四组振动数据,分别为无故障数据、内圈0.5mm深度故障数据、内圈1mm深度故障数据、外圈0.5mm深度故障数据;对获得的多组振动数据进行预处理;预处理后进行初步的特征提取,获得初步特征;将初步特征送入全局注意力机制进行特征的融合;特征的融合后通过全连接层和Softmax分类器,输出故障分类结果。本发明通过多尺度可分离卷积网络降低计算成本、提高处理效率,配合注意力机制和门控卷积核,动态对卷积结果加权,实现关键特征的提取从而提升噪声情况下轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。
技术关键词
航空发动机轴承
故障诊断方法
注意力机制
无故障数据
子模块
多尺度卷积核
故障诊断效率
故障特征
轴承检测技术
分支
时间序列特征
捕获特征
强化特征
卷积算法
分类器
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