一种基于卷积嵌入和多轴自注意力的故障诊断模型及诊断方法

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一种基于卷积嵌入和多轴自注意力的故障诊断模型及诊断方法
申请号:CN202510675127
申请日期:2025-05-23
公开号:CN120580483A
公开日期:2025-09-02
类型:发明专利
摘要
本发明属于智能装备相关技术领域,并公开了一种基于卷积嵌入和多轴自注意力的故障诊断模型及诊断方法。该模型包括预处理模块、特征提取模块和分类模块,预处理模块设置在特征提取模块的输入端,用于将输入的图像进行预处理转化为二维特征图;特征提取模块用于将来自预处理模块的二维特征图进行特征提取,其包括反向残差块、注意力分支和卷积分支,注意力分支用于进行全局特征提取;卷积分支用于进行局部特征提取;分类模块用于将特征提取模块的输出进行整合分类并输出各个分类的概率。通过本发明,解决无法实现同时提取图像全局和局部特征且计算量小的问题。
技术关键词
故障诊断模型 注意力 特征提取模块 全局平均池化 全局特征提取 局部特征提取 分支 线性 诊断方法 通道 输入端 智能装备 输出端 输入模块 图像 信号 数据 纵轴 横轴
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