摘要
本发明公开了一种基于ACTSR‑SVMD与CIMAT结合的滚动轴承复合故障诊断方法,所述方法包括如下步骤:步骤一、通过希尔伯特变换和高通滤波器对振动信号进行初步预处理;采用QPSO对ACTSR中的参数进行自适应寻优;借助SHO算法动态调整SVMD参数;滤波后的信号通过ACTSR系统进行信号增强,对增强后的信号进行SVMD分解,实现IMF分量内特征频率的准确定位;对增强后的信号进行重构。步骤二、利用一维卷积神经网络1DCNN处理经过FFT转化后信号的频域信号,采用Informer编码器架构捕捉VMD处理后信号的全局特征,采用多头注意力机制对不同分支的特征进行整合;注意力机制增强后的时频域特征向量经过全连接层并输入Softmax层,通过输出每个类别的概率分布实现故障分类。
技术关键词
复合故障诊断方法
滚动轴承
故障诊断模型
编码器架构
多头注意力机制
一维卷积神经网络
高通滤波器
故障特征信号
重构
输出信噪比
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