联合注意力故障诊断网络

诊断精度超98%

融合联合注意力机制与一维扩张卷积,在转速混合数据集上实现高精度、高鲁棒性的CMG故障诊断。

Guan, Rongqiang · 吕琼莹 · Jia, Bing · Anjun, Xu · Yu, Jing

Scientific Reports 2025

参数信息

诊断准确率
98.14 %

技术优势

转速影响小

通过联合注意力机制,模型在一定程度上克服了转速变化对诊断性能的影响。

特征提取更聚焦

联合注意力机制有效处理振动信号的时变特性,更关注与故障相关的特征。

高精度诊断

在自采数据集上达到98.14%的诊断准确率。

应用场景