一种基于一维卷积注意力机制的轴承故障诊断方法

本发明公开了一种基于一维卷积注意力机制的轴承故障诊断方法，具体涉及轴承故障诊断领域。本发明首先获取滚动轴承原始振动信号数据，对原始振动信号进行预处理，进行标准化、信号切割；接着建立轴承振动信号数据集，将获取到的轴承振动信号进行标签标注，并且将轴承振动信号数据分割为训练集和测试集；然后构建一维卷积注意力机制网络模型，由一维卷积层，池化层，高效加性注意力层，全连接层，Softmax分类器依次连接而成；紧接着使用构建好的网络模型对轴承振动信号数据集进行训练，并将训练好参数的网络模型保存；最后将保存好的网络模型对轴承振动信号测试集进行故障检测，从而获得振动信号的故障分类结果。本发明适用于轴承的故障诊断。