噪声环境下基于ViTCapsNet网络的变工况迁移轴承故障诊断方法

本发明公开一种噪声环境下基于ViTCapsNet网络的变工况迁移轴承故障诊断方法，先获取滚动轴承在不同负载下的不同故障状态振动信号数据，加入不同程度的高斯白噪声；对加入噪声的数据进行连续小波变换得到二维小波图像，并划分为训练集和测试集；搭建ViT Encoder模型，使用Embeddings模块添加可训练的位置信息，将位置特征嵌入模型中，并通过Encoder模块中的多头自注意力机制提取特征中全局信息；构建胶囊网络，包括初级胶囊层和数字胶囊层，进一步提取特征中的空间信息，进行准确的故障诊断；最后使用Grad‑CAM实现Encoder模块处理后的特征进行可视化解释，并在测试数据集上完成高效的迁移故障诊断。