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基于PSA引导双分支神经网络特征融合的同步电机故障诊断
被引量：
1
1
作者
李俊卿
苑浩
+3 位作者
黄涛
张承志
何玉灵
张波
《智慧电力》
北大核心
2024年第12期51-58,共8页
针对单一传感器信号在同步电机故障诊断中精度不高的问题,提出了1种基于金字塔切分注意力机制(PSA)的神经网络模型。首先,将三相电流信号和振动信号作为双分支输入到卷积神经网络进行特征提取,之后通过特征融合层将提取的信号特征进行...
针对单一传感器信号在同步电机故障诊断中精度不高的问题,提出了1种基于金字塔切分注意力机制(PSA)的神经网络模型。首先,将三相电流信号和振动信号作为双分支输入到卷积神经网络进行特征提取,之后通过特征融合层将提取的信号特征进行融合。其次,添加PSA注意力机制捕获不同尺度的空间信息来丰富特征空间。最后,通过输出层输出诊断结果。实验表明所提模型能够显著提升同步电机故障诊断的准确率。
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关键词
同步电机
psa注意力机制
双分支特征融合
故障诊断
神经网络
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职称材料
题名
基于PSA引导双分支神经网络特征融合的同步电机故障诊断
被引量：
1
1
作者
李俊卿
苑浩
黄涛
张承志
何玉灵
张波
机构
华北电力大学电力工程系
国网濮阳供电公司
华北电力大学机械工程系
出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第12期51-58,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52177042)。
文摘
针对单一传感器信号在同步电机故障诊断中精度不高的问题,提出了1种基于金字塔切分注意力机制(PSA)的神经网络模型。首先,将三相电流信号和振动信号作为双分支输入到卷积神经网络进行特征提取,之后通过特征融合层将提取的信号特征进行融合。其次,添加PSA注意力机制捕获不同尺度的空间信息来丰富特征空间。最后,通过输出层输出诊断结果。实验表明所提模型能够显著提升同步电机故障诊断的准确率。
关键词
同步电机
psa注意力机制
双分支特征融合
故障诊断
神经网络
Keywords
synchronous motor
psa
attention mechanism
dual branch feature fusion
fault diagnosis
neural network
分类号
TM341 [电气工程—电机]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSA引导双分支神经网络特征融合的同步电机故障诊断
李俊卿
苑浩
黄涛
张承志
何玉灵
张波
《智慧电力》
北大核心
2024
1
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