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基于时频融合和注意力机制的深度学习行星齿轮箱故障诊断方法
基于时频融合和注意力机制的深度学习行星齿轮箱故障诊断方法
摘要：行星齿轮箱是重要的传动设备，在非典型的工作条件下往往出现故障。为了提高行星齿轮箱的故障诊断准确度和效率，本文提出了一种基于时频融合和注意力机制的深度学习行星齿轮箱故障诊断方法。首先，利用振动信号采集行星齿轮箱的原始数据。然后，通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号。接下来，利用时频分析方法将时域和频域信息融合到一个统一的特征空间中。最后，引入注意力机制对特征图进行选择性加权，以提取与行星齿轮箱故障相关的关键特征。实验结果表明，该方法能够有效地识别行星齿轮箱的常见故障类型，并具有较高的准确度和鲁棒性。
关键词：行星齿轮箱；故障诊断；时频融合；注意力机制；深度学习
1.引言
行星齿轮箱是一种重要的传动设备，广泛应用于工业生产和机械制造领域。然而，由于其复杂的工作环境和高强度的工作负载，行星齿轮箱往往容易发生故障。传统的故障诊断方法主要依赖于经验规则和专业知识，无法满足当前工业生产对高效、准确的故障诊断的需求。因此，发展一种基于深度学习的行星齿轮箱故障诊断方法具有重要意义。
2.方法
2.1数据采集
本文利用振动传感器采集行星齿轮箱的振动信号。振动信号是一种重要的故障特征，可以反映行星齿轮箱的运行状态。通过振动信号采集，可以获得行星齿轮箱在不同工作条件下的振动数据，为后续的故障诊断提供基础。
2.2时频融合
为了提取有效的特征，并充分利用振动信号的时域和频域信息，本文采用了时频融合的方法。首先，将采集到的振动信号进行快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号。然后，利用时频分析方法将时域和频域信息融合到一个统一的特征空间中。这样可以充分挖掘振动信号中的故障特征，提高故障诊断的准确性。
2.3注意力机制
注意力机制是一种重要的深度学习技术，用于提取关键特征。本文通过引入注意力机制对特征图进行选择性加权，以提取与行星齿轮箱故障相关的关键特征。通过注意力机制，可以使模型的关注点更加集中，提高故障诊断的准确性和鲁棒性。
3.实验与结果
本文采用了行星齿轮箱的实际工作数据进行实验。通过对比实验结果，可以验证所提出的方法的有效性和优越性。实验结果表明，所提出的方法能够有效地识别行星齿轮箱的常见故障类型，并具有较高的准确度和鲁棒性。同时，该方法还具有较强的适应性和扩展性，可以应用于其他类似故障的诊断任务中。
4.结论
本文提出了一种基于时频融合和注意力机制的深度学习行星齿轮箱故障诊断方法。通过将时域和频域信息融合到一个统一的特征空间中，并利用注意力机制提取关键特征，该方法能够有效地识别行星齿轮箱的常见故障类型。实验结果表明，所提出的方法具有较高的准确度和鲁棒性，适用于工业生产中行星齿轮箱故障的诊断任务。
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