基于注意力机制的多尺度卷积神经网络电机轴承故障诊断

作者：杨永灿; 谭庆慧; 秦宇翔

来源：云南水力发电, 2023, 39(06): 51-56.

• 故障诊断
• 电机轴承
• 多尺度卷积神经网络
• 注意力机制

针对现有的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）故障诊断方法只能提取单尺度特征，丢失了故障敏感信息，无法正确表达电机轴承的健康状态的问题，提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络（Multi-scale Convolutional Neural Network,MSCNN）故障诊断方法，将多尺度特征提取整合到传统的CNN结构中。通过不同尺寸的卷积核捕获信号的多尺度特征，使模型获得多样性的特征表达；引入注意力机制（Attention Mechanism, ATT），对提取的特征自适应的评分和赋值，将注意力集中在敏感特征上，让模型学习到高级特征；最后利用公开数据集进行实验验证，结果表明，所提方法诊断精度高，具有较好的泛化性能。