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基于线性Transformer的轴承故障诊断方法
  • 87
  • 作者

    陈文强安迪张磊杨博许强强苏靖钦

  • 单位

    中煤科工集团信息技术有限公司

  • 摘要
    深度学习在轴承故障诊断中被广泛应用，但在实际运行中噪声干扰严重影响了诊断效果。提出一种基于线性注意力机制和相对位置编码的新型Transformer，并将其应用于端到端的轴承故障诊断。实验结果表明，该方法与传统方法相比具有更好的噪声抑制能力。
  • 关键词

    轴承故障深度学习神经网络Transformer

  • 文章目录

    0 引言
    1 理论背景
    2 所提出方法
    3 滚动轴承故障诊断实例
    (1）数据集介绍和实验设置
    (2）实验结果和分析
    4 结语
  • DOI
    10.13436/j.mkjx.202407053
  • 引用格式
    [1]陈文强,安迪,张磊,等.基于线性Transformer的轴承故障诊断方法[J].煤矿机械,2024,45(07):177-179.
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