基于多尺度残差注意力网络和自适应Transformer编码器的滚动轴承故障诊断方法

基于多尺度残差注意力网络和自适应Transformer编码器的滚动轴承故障诊断方法，包括：获取滚动轴承运行过程中的原始振动数据；将采集到的原始振动数据分割成指定长度的样本，并划分为训练数据集和测试数据集；将训练数据集输入多尺度残差注意力网络中进行初步多尺度特征提取；将多尺度残差注意力网络提取的特征信息输入自适应Transformer编码器获取时序特征；最终得到的特征信息经过GAP处理后，输入Softmax层进行故障诊断；重复执行前向传播和反向传播计算以优化模型参数，直至训练数据集的诊断准确率和损失达到稳定水平；将测试数据集输入训练好的模型中进行故障诊断，确定滚动轴承的健康状况。本发明方法增强了滚动轴承故障诊断等时序依赖场景中的适应性和诊断准确率。