摘要
发明提供一种基于全局距离矩阵的卷积融合滚动轴承故障诊断方法,包括以下步骤:获取待分析的滚动轴承的振动数据;基于全局距离矩阵的图像编码方法,将滚动轴承的振动数据转换成待分析滚动轴承二维图像;构建用于对滚动轴承故障进行分析的自适应融合多尺度卷积神经网络的故障诊断模型;对自适应融合多尺度卷积神经网络的故障诊断模型进行训练,得到训练好的自适应融合多尺度卷积神经网络的故障诊断模型;将待分析滚动轴承二维图片输入到训练好的自适应融合多尺度卷积神经网络的故障诊断模型,实现滚动轴承故障的诊断,该方法能够为不同来源的数据分配可学习的权重,赋予了网络分辨和合理利用不同信息源数据中的不平衡诊断信息的能力。
技术关键词
故障诊断模型
多尺度
滚动轴承故障
图像编码方法
抑制干扰信息
矩阵
线性单元
注意力机制
全局平均池化
通道
数据
Sigmoid函数
存储程序模块
大尺寸
输出特征
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迁移分析方法
数值求解算法
并行计算架构
地质勘探技术
网格技术
图像识别方法
图像聚焦
深度学习技术
并行计算技术
深层特征提取
天气预测方法
时空融合特征
气象站
多尺度特征融合
节点