【摘 要】
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单一传感器信号不能全面表达机械设备的运行特征且容易受到自身品质、性能的影响，为此本文提出了一种多源数据融合与改进注意力机制相结合的滚动轴承智能诊断方法。采集不同位置的传感器振动信号作为模型的输入向量，每一个传感器信号作为一个通道，将多通道信号同时送入模型特征输入层；引入改进注意力机制建立各通道和空间动态权重参数，随着模型训练，不断增强故障特征、弱化无用特征；运用深度卷积神经网络模型的卷积、池化等操
【基金项目】
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国家科技重大专项（J2019-IV-0021）；
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单一传感器信号不能全面表达机械设备的运行特征且容易受到自身品质、性能的影响，为此本文提出了一种多源数据融合与改进注意力机制相结合的滚动轴承智能诊断方法。采集不同位置的传感器振动信号作为模型的输入向量，每一个传感器信号作为一个通道，将多通道信号同时送入模型特征输入层；引入改进注意力机制建立各通道和空间动态权重参数，随着模型训练，不断增强故障特征、弱化无用特征；运用深度卷积神经网络模型的卷积、池化等操作将多传感器信号进一步融合并提取故障特征，输出诊断结果。在进行滚动轴承故障诊断实验时，该方法诊断准确率达到100%，高于准确率最佳值为97.42%的单传感器。与其他方法相比，本文方法可以自适应融合多传感器数据以满足诊断任务的要求，具有良好的自适应性和鲁棒性，为滚动轴承的故障诊断提供了一种可行的方法。
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