工业故障诊断
融合多尺度残差卷积与Transformer注意力，端到端提取多变量监测数据中的故障特征，比传统方法更准确地诊断工业过程故障。
Youqiang, Chen · 张日东
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 2025
多尺度残差卷积在不同尺度上提取特征，防止模型退化，自动学习并融合多个监测变量中的丰富故障信息。
通道注意力机制优先关注相关的卷积通道，增强网络的有效性和判别能力。
Transformer建立不同特征之间的依赖关系，提高故障诊断准确率。
模型直接从原始过程数据到故障分类，无需手工特征工程，简化部署。