融合时序信息与多尺度内容信息的轴承故障检测模型  

作　　者：赵友磊 李孔顺 郭亚彤 李丽 苏冠群 ZHAO Youlei;LI Kongshun;GUO Yatong;LI Li;SU Guanqun

机构地区：[1]山东省物联网协会,山东济南250013 [2]山东省通信工程质量监督站,山东济南250001 [3]济南市无线电监测站,山东济南250000

出　　处：《信息技术与信息化》2023年第10期30-35,共6页Information Technology and Informatization

摘　　要：轴承作为机械设备系统中的重要零部件,其运行状态对于整个机械设备系统而言十分重要。早期检测轴承故障并采取相应检修措施可有效阻止继发故障的出现,最大程度地降低经济损失。为此,提出一种融合时序信息与多尺度内容信息的轴承故障检测模型,其能够有效提取并融合时频信号中的多尺度内容信息与时域信号中的时序性信息,对轴承的当前运行状态进行较为精确的预测。通过在真实数据集上广泛的对比实验与消融实验,验证了所提出模型的优越性能。

关 键 词：滚动轴承 故障诊断 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 

分 类 号：TH133.3[机械工程—机械制造及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]