自适应融合CNN

一种轻量级多传感器协同诊断框架，通过全局空间注意力和自适应融合模块，提升旋转机械故障诊断的准确性与稳定性。

Yu, Tianzhuang · 任朝晖 · Yongchao, Zhang · Shihua, Zhou · Jiang, Zeyu · Xin, Zhou

IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2024

参数信息

性能提升（滚动轴承数据集）
0.8% to 4.2%

技术优势

全局注意力强化长程依赖

全局空间注意力机制考虑了图像的固有特性，增强模型对信号长程依赖的关注，从而提升特征提取能力。

自适应融合多传感器信息

自适应融合模块在浅层为不同分支特征分配可学习权重，不增加训练参数，实现多传感器协同诊断。

轻量化设计

构建的单通道轻量级改进卷积神经网络（LICNN）在保持性能的同时降低了模型复杂度。

应用场景