一种基于组合注意力机制改进多通道卷积模型的电机轴承故障诊断方法

本发明公开了一种基于组合注意力机制改进多通道卷积模型的电机轴承故障诊断方法，包括通过快速傅里叶变换和变分模态分解分别提取一维信号的频域特征和时域特征，通过格拉姆矩阵将一维时序故障信号转化为二维图像；改进的多通道卷积模型中，第一个通道中池化结合SE注意力机制，接收一维信号时域特征；第二个通道中池化方式不变，接收二维图像；第三个通道中池化结合ECA注意力机制，接收一维信号频域特征；MHSA注意力机制中Q接收第一个通道输出的时域特征，K接收第二个通道输出的二维图像中的特征，V接收第三个通道输出的频域特征；K、V点乘后与Q进行多头拼接；全连接层用于进行故障分类。本发明能够提高电机轴承故障诊断的准确性。