针对旋转机械故障诊断问题，提出一种基于混合注意力机制的旋转机械故障诊断方法。首先将通道注意力模块和空间注意力模块进行串联构成混合注意力模块，并将其加入到LeNet5卷积神经网络中；然后将旋转机械振动信号进行连续小波变换，转换为时频图像；最后通过嵌有混合注意力模块的LeNet5网络对时频图像进行识别从而判定旋转机械故障类型。实验结果表明：提出的方法具有较高的故障识别准确率，能够有效判定旋转机械的运行状态。
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