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本发明公开一种基于注意力引导和层次化特征选择的旋转机械故障诊断方法,其步骤为:利用数据重采样方法构建训练集;构建由通道注意力模块和空间注意力模块组成的注意力引导模型;构建由通道特征选择模块和位置特征选择模块组成的层次化特征选择模型;构建由输入层,特征提取层,注意力引导层,层次化特征选择层,分类器组成的诊断网络;利用训练好的网络对旋转机械进行故障诊断。本发明引入Transformer作为特征提取结构,并使用注意力机制使得网络学习到每一个特征点的重要性,经过特征选择使用更为鲁棒性的特征用于故障诊断,
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117367805A
(43)申请公布日2024.01.09
(21)申请号202311348282.XG06N3/0464(2023.01)
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