公开(公告)号：CN117290697A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202210695405.6

申请日：2022-06-20

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 张利 ,  路颜萍 ,  何超 ,  张皓博

IPC: G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/096

Abstract: 融合注意力机制的双路卷积和BiGRU少量样本故障诊断方法，步骤如下：(1)振动信号采样；(2)数据处理；(3)提出模型结构；(4)离线训练；(5)在线诊断；本发明设计并实现一种融合注意力机制的双路卷积和BiGRU少量样本故障诊断方法。针对智能故障诊断受到有限标签样本影响，导致精度低等问题，提出一种融合注意力机制的双路卷积和BiGRU少量样本故障诊断方法。首先利用双路卷积提取信号高低频特征。其次，提出一种注意力机制通过分配权重和选择敏感信息实现估值融合后的特征。然后，通过BiGRU得到不同时间序列位置隐藏信息。最后实现复杂工况下故障诊断。本发明方法在凯斯西储大学轴承数据集和康涅狄格大学齿轮箱数据集上对比实验，验证本发明方法具有良好诊断效率和应用前景。