摘要
本发明属于信号处理技术和航空发动机轴承故障诊断领域,公开了一种基于多尺度递进特征融合的轴承故障诊断方法,使用小波变换分解原始加速度信号为不同尺度特征分量,通过相关系数筛选出跟原始信号相关度较高的分量进行重构,有效降低原始信号中噪声干扰。同时使用降噪后的信号构造时频图,并分为RGB三个通道进行特征提取,最后通过多尺度递进特征融合模块MSIFFM增强融合不同通道特征,能够有效解决不同尺度特征融合时的特征干扰问题。与现有方法相比,本发明提出的基于多尺度递进特征融合的轴承故障诊断方法在强噪声环境下仍能获得较高的准确率。
技术关键词
轴承故障诊断方法
特征加权融合
故障诊断模型
多尺度
通道注意力机制
航空发动机轴承
皮尔逊相关系数
重构
图像
故障试验台
输出特征
全局平均池化
三原色
信号处理技术
加速度
高通滤波器
生成特征
融合特征
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转化率预测方法
样本
多模态深度学习
时序
编码器
检测点
生成导航路径
地图
多尺度特征
卷积神经网络模型