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一种基于自适应注意力机制的滚动轴承故障诊断方法

Name: 一种基于自适应注意力机制的滚动轴承故障诊断方法
Brand: 盐城工学院, 盐城工学院技术转移中心有限公司
SKU: 2023104592159
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310459215.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-04-25

公开号

CN116662800B

公开日

2025-03-18

申请人

盐城工学院, 盐城工学院技术转移中心有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G06F18_24 , G01M13_045 ,

技术画像

所属领域

轴承故障诊断故障诊断深度学习信号处理轴承故障诊断

应用场景

旋转机械故障诊断, 工业设备健康监测, 预测性维护, 智能运维, 智能制造

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摘要

本发明提供了一种基于自适应注意力机制的滚动轴承故障诊断方法，包括：基于震动传感器采集滚动轴承的时域振幅数据，并将时域振幅数据拆分为训练集和测试集；确定训练集中各训练样本对应的位置信息，并基于预设模型缩放因子、和得分公式系数以及具有位置信息的训练样本对预设注意力机制模型中的注意力机制模块进行迭代训练；将测试集输入最高模型权重对应的预设注意力机制模型进行分析，得到测试集对应的故障诊断结果；基于诊断结果判断训练后的预设注意力机制模型是否满足预设要求，并当满足预设要求时，基于预设注意力机制模型对滚动轴承进行故障诊断。提高对预设注意力机制模型资源的利用效率，也提高了对滚动轴承故障诊断的效率和准确度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116662800B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于卷积神经网络的轴承诊断方法

当前第 / 件

基于轻量级卷积神经网络的自适应轴承故障诊断方法

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