期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别 被引量：16
1
作者 邱大伟 刘子辰 +3 位作者 周一青 龙隆 谭雯雯 曹欢 《高技术通讯》 EI CAS 2021年第1期1-11,共11页
工程应用中的滚动轴承故障类型识别要求同时具有较高的识别准确度和时间效率,基于上述需求提出基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别方法。所提方法结合小波包变换时频域能量特征和快速傅里叶变换频域特征生成满足Transforme... 工程应用中的滚动轴承故障类型识别要求同时具有较高的识别准确度和时间效率,基于上述需求提出基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别方法。所提方法结合小波包变换时频域能量特征和快速傅里叶变换频域特征生成满足Transformer神经网络的输入样本矩阵,解决Transformer神经网络的输入问题。同时,提出应用于滚动轴承故障类型识别的归一化位置编码方法,解决Transformer神经网络在滚动轴承故障分析领域的位置编码问题。在此基础上,提出Transformer神经网络双向输入样本矩阵处理机制和算法训练过程中错误样本权重增强机制,提升所提方法的鲁棒性。使用KAt数据中心的滚动轴承数据集验证所提方法的识别性能,与现有常用深度学习方法相比,所提方法在时间效率和准确度性能上均有一定的优势,其中,准确度能够提升11%以上,单个样本的平均处理时间小于1 ms。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障类型识别 Transformer神经网络 前向特征矩阵 后向特征矩阵 归一化位置编码 权重增强
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部