文章編號(hào)1000-5269（2024）06-0070-08

DOI：10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2024.06.11

關(guān)鍵詞：故障診斷;時(shí)頻融合;注意力機(jī)制;雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP183

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

摘要：為進(jìn)一步提高軸承故障診斷準(zhǔn)確率，提出了一種基于快速傅里葉變換（fast fourier transform，F(xiàn)FT）和變分模態(tài)分解（variational mode decomposition，VMD），并融合多級(jí)注意力機(jī)制的雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks， CNN）模型用于滾動(dòng)軸承故障診斷。首先，將一維故障信號(hào)經(jīng)過(guò)FFT和VMD處理后進(jìn)行堆疊，作為雙通道CNN的輸入；其次，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分別通過(guò)基于通道注意力和全局注意力的二維CNN提取重要特征；再次，利用交叉注意力機(jī)制將兩個(gè)通道提取的特征進(jìn)行融合；最后，經(jīng)過(guò)全連接層和softmax分類(lèi)器進(jìn)行故障診斷。試驗(yàn)結(jié)果表明：采用該方法在美國(guó)凱斯西儲(chǔ)大學(xué)10類(lèi)軸承故障數(shù)據(jù)集的平均準(zhǔn)確率達(dá)到100%，其診斷精度優(yōu)于常見(jiàn)的故障預(yù)測(cè)模型和單通道模型，有利于促進(jìn)軸承的智能故障診斷研究和實(shí)際應(yīng)用。

滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的關(guān)鍵零部件之一，在工業(yè)生產(chǎn)和應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用。滾動(dòng)軸承的健康狀況直接影響機(jī)械設(shè)備的安全可靠運(yùn)行.[1].。 因此，及時(shí)、準(zhǔn)確地診斷故障軸承對(duì)于保證安全生產(chǎn)、提高效率和消除隱患具有重要意義。

常見(jiàn)的軸承故障診斷方法先是利用傳感器采集軸承振動(dòng)信號(hào)后提取其信息特征。常用的特征提取方法有時(shí)域分析、頻域分析和時(shí)頻域分析。其中，時(shí)頻分析方法能夠同時(shí)結(jié)合時(shí)域和頻域的信息，更準(zhǔn)確描述非平穩(wěn)信號(hào)的局部特性.[2].。常用的時(shí)頻分析方法有：FFT.[3].和VMD.[4].。特征提取后需要從眾多特征中選出代表性特征，然后對(duì)這些特征進(jìn)行分類(lèi)和學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)故障診斷。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)理論的發(fā)展，研究人員利用隨機(jī)森林.[5].和支持向量機(jī).[6].等方法對(duì)原始信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)后實(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)診斷，但此類(lèi)方法因有限的非線性映射能力而影響故障診斷準(zhǔn)確率.[7].。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的發(fā)展，以CNN為代表的深度學(xué)習(xí).[8].方法在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用.[9].。ZHAO等提出了一種基于多輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，該方法使用三個(gè)不同尺寸的卷積核提取不同維度的特征，通過(guò) softmax 分類(lèi)器進(jìn)行故障分類(lèi).[10].。陳宇航等利用FFT和CNN對(duì)軸承故障進(jìn)行診斷，取得了較高的準(zhǔn)確率.[11].。陳代俊等提出了一種基于VMD-CWT-CNN的滾動(dòng)軸承故障診斷，能有效實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承信號(hào)的特征提取以及損傷程度的精確診斷.[12].。盡管與傳統(tǒng)方法相比，深度學(xué)習(xí)方法可以自動(dòng)從振動(dòng)信號(hào)中提取特征，診斷準(zhǔn)確性得到了一定程度的提高，但無(wú)法自適應(yīng)地選擇特征以提高模型對(duì)重要特征的關(guān)注。如果模型提取的特征不具代表性，那么故障診斷的準(zhǔn)確性就會(huì)受到影響.[13].。注意力機(jī)制作為深度學(xué)習(xí)的重要突破，能夠通過(guò)相似性計(jì)算確定每個(gè)特征的重要性，并加強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵特征的關(guān)注.[14].。吳靜然等提出了一種基于注意力機(jī)制的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法.[15].。李俊等提出了一種基于多注意力機(jī)制的深層殘差網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了滾動(dòng)軸承故障診斷.[16].。

以上研究結(jié)果表明：時(shí)頻融合CNN提取特征的方法在軸承故障診斷方面有著優(yōu)良的效果，為了進(jìn)一步提高故障診斷準(zhǔn)確率，本文提出了一種時(shí)頻融合多級(jí)注意力機(jī)制的雙通道CNN軸承故障診斷模型。為了說(shuō)明所提方法的有效性，在凱斯西儲(chǔ)大學(xué)（Case Western Reserve University， CWRU）公共軸承數(shù)據(jù)集.[17].上進(jìn)行了驗(yàn)證和分析。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文所設(shè)計(jì)的模型提升了滾動(dòng)軸承故障的特征表達(dá)和區(qū)分能力，比僅在時(shí)域或頻域分析具有優(yōu)秀的故障診斷性能和更高的準(zhǔn)確率。

本文的主要貢獻(xiàn)如下：

1）針對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)單一域分析故障信息有限的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了時(shí)頻融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，聯(lián)合提取和分析時(shí)域與頻域兩種模態(tài)特征，從而充分學(xué)習(xí)滾動(dòng)軸承信號(hào)中反映故障狀態(tài)的特征。

2）在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中嵌入了不同的注意力機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)能夠區(qū)分性地學(xué)習(xí)不同維度的關(guān)鍵故障特征，優(yōu)化故障診斷模型的學(xué)習(xí)機(jī)制。

1基于時(shí)頻融合多級(jí)注意力機(jī)制的雙通道CNN診斷模型

本文提出的基于時(shí)頻融合多級(jí)注意力機(jī)制的雙通道CNN軸承故障診斷模型FFT-VMD-CNN-AM，其模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。首先，對(duì)一維故障信號(hào)進(jìn)行FFT和VMD完成數(shù)據(jù)預(yù)處理。其次，通過(guò)設(shè)計(jì)的雙通道CNN分別提取軸承振動(dòng)信號(hào)的局部特征和全局特征。在通道一中引入壓縮與激發(fā)網(wǎng)絡(luò)（squeeze-and-excitation network， SeNET），使模型能夠自適應(yīng)調(diào)整通道特征權(quán)重，聚焦軸承故障信號(hào)中與故障相關(guān)的重要通道。在通道二中引入全局注意力機(jī)制，提高模型對(duì)軸承故障信號(hào)中重要特征區(qū)域的感知能力。最后，使用交叉注意力將兩個(gè)通道提取的特征進(jìn)行融合以提高模型的性能和泛化能力，并將融合的特征送入多分類(lèi)模塊實(shí)現(xiàn)軸承故障的診斷。

1.1軸承數(shù)據(jù)集

本研究利用CWRU提供的公開(kāi)軸承數(shù)據(jù)集作為研究對(duì)象。該數(shù)據(jù)集模擬了不同故障模式和工作條件下的軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)。具體試驗(yàn)軸承設(shè)備如圖2所示。

驅(qū)動(dòng)端故障數(shù)據(jù)來(lái)自軸承SKF6205、風(fēng)扇端軸承SKF6203。試驗(yàn)軸承設(shè)備的工況條件包括：負(fù)載為0、1、2和3 hp，轉(zhuǎn)速范圍為1 720～1 797 r/min，振動(dòng)數(shù)據(jù)采集頻率為12 kHz和48 kHz。軸承故障采用電火花加工單點(diǎn)損傷，損傷直徑分為三種：0.007、0.014和0.021 英寸。其中，軸承外圈的損傷點(diǎn)分別放置在3、6和12點(diǎn)鐘三個(gè)不同位置。風(fēng)扇端和驅(qū)動(dòng)端的軸承座上方各放置一個(gè)加速度傳感器來(lái)采集故障軸承的振動(dòng)加速度信號(hào)。軸承狀態(tài)共有10種，包括1種正常狀態(tài)和9種故障狀態(tài)。

本文選取采樣頻率為12 kHz、負(fù)載為0 hp、轉(zhuǎn)速為1 797 r/min條件下驅(qū)動(dòng)端軸承的10種狀態(tài)數(shù)據(jù)。其中，第0類(lèi)標(biāo)簽為正常軸承，第1類(lèi)至第9類(lèi)標(biāo)簽為故障軸承，具體試驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)如表1所示。從每種軸承狀態(tài)中選取1 000個(gè)樣本，每個(gè)樣本包含1 024個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，并按照7.∶2.∶1的比例劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。

F（w）=∫.∞.-∞."f（t）..e...iwt..d.t."（1）

式中：.f（t）表示故障信號(hào)，是一個(gè)關(guān)于時(shí)間t的函數(shù)；w為頻率；F（w）是f（t）的傅立葉變換，為信號(hào)在頻域中的表示，它描述了f（t）在各個(gè)頻率w上的成分或強(qiáng)度；.e..iwt..表示旋轉(zhuǎn)因子。對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行FFT的結(jié)果如圖3所示。

1.2.2變分模態(tài)分解

VMD是一種自適應(yīng)的信號(hào)處理技術(shù)，它將信號(hào)視為由不同“模態(tài)”或不同頻率占優(yōu)的子信號(hào)疊加而成。采用VMD對(duì)滾動(dòng)軸承原始故障信號(hào)進(jìn)行分解，可以消除噪聲并獲得平滑的信號(hào)。通過(guò)選取合理的子信號(hào)頻率，可以使得信號(hào)特征值能夠準(zhǔn)確反映故障特征。

對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行VMD處理的表達(dá)式為

...min..{.u..k.}，{.w..k.}.∑.K.k=1.‖..tδ（t）+j.π.t.u..k.（t）..e...-j.w..k.t.‖.22

.s.t..∑.K.k=1.u..k.=f（t）（2）

式中：f（t）為輸入信號(hào)；δ（t）為狄拉克函數(shù)；K表示分解的模態(tài)個(gè)數(shù)；{.u..k.}={.u..1.，.u..2.，.u..3.，…，.u..k.}表示分解后的第k個(gè)模態(tài)分量；{.w..k.}={.w..1.，.w..2.，.w..3.，…，.w..k.}表示分解后的第k個(gè)模態(tài)分量的中心頻率。

引入懲罰因子α和拉格朗日乘數(shù)因子γ對(duì)上式求解，其表達(dá)式為

L（{.u..k.}，{.w..k.}，γ）=α∑.K.k=1.‖...t.δ（t）+j.π.t×

.u..k.（t）..e...-j.w..k.t.‖.2..2.+.‖f（t）-∑.K.k=1.u..k.（t）‖..2..2.+〈γ（t），f（t）-∑.K.k=1.u..k.（t）〉.（3）

式中，懲罰系數(shù).α.越小，各模態(tài)分量的帶寬越大，過(guò)大的帶寬會(huì)使得某些分量包含其他分量言號(hào)。

以圖3（a）中的原始信號(hào)為例進(jìn)行 VMD 分解，觀察不同.K值條件下的中心頻率選定K值。發(fā)現(xiàn)當(dāng)K為4時(shí)，中心頻率出現(xiàn)相近模態(tài)，故模態(tài)數(shù) K.選為4。對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行VMD分解得到的各模態(tài)分量如圖4所示。

1.2.3特征合并

將FFT和VMD處理后的特征采用直接堆疊方式合并為最終預(yù)處理特征表示：原始信號(hào)經(jīng)過(guò)FFT得到一個(gè)頻域特征，經(jīng)過(guò)VMD得到4個(gè)分量時(shí)域特征，將兩者直接堆疊成一個(gè)5維特征。這種基于FFT和VMD的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法可以提取軸承振動(dòng)信號(hào)在不同頻率范圍上的故障特征，捕捉故障信號(hào)的時(shí)頻特性，有助于改善軸承故障的檢測(cè)和診斷效果，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和靈敏度。

1.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、多個(gè)卷積層和池化層、全連接層和輸出層組成。卷積層通過(guò)卷積核對(duì)輸入特征圖進(jìn)行卷積操作，并通過(guò)激活函數(shù)得到輸出特征圖。池化層對(duì)特征圖進(jìn)行降采樣，以減小特征圖的尺寸。一個(gè)典型的CNN結(jié)構(gòu)如圖5所示。

CNN即2維CNN，其運(yùn)算過(guò)程是在特征圖上進(jìn)行滑動(dòng)窗口操作，對(duì)應(yīng)位置相乘求和以生成輸出特征圖。與圖像和視頻等高維數(shù)據(jù)不同，滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)只有一維，因此，需要對(duì)信號(hào)序列進(jìn)行重排。本文將采樣序列的長(zhǎng)度設(shè)為1 024，可方便將1×1 024的一維信號(hào)序列重排為32×32的二維數(shù)據(jù)圖，這樣便可以將其輸入二維CNN進(jìn)行卷積和池化操作。當(dāng)batch_size為32時(shí)，可將預(yù)處理后維度為[32， 5， 1 024]數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為[32， 5， 32， 32]再送入CNN網(wǎng)絡(luò)。

本文中采用的兩個(gè)CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都由2個(gè)卷積層和1個(gè)池化層組成，其中，第一個(gè)通道CNN內(nèi)卷積層的卷積核數(shù)量分別為16和64；第二個(gè)通道CNN內(nèi)卷積層的卷積核數(shù)量分別為32和64。

1.4注意力機(jī)制

注意力機(jī)制能夠從大量特征中挑選出對(duì)模型分類(lèi)更為關(guān)鍵的特征，降低不重要特征的權(quán)重，從而減少計(jì)算量并提升模型性能。

1.4.1通道注意力機(jī)制

SENet是一種通道注意力機(jī)制，它通過(guò)分析和處理特征通道之間的關(guān)系，有選擇地學(xué)習(xí)重要的特征信息，并動(dòng)態(tài)調(diào)整卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不同特征通道之間的依賴性。這樣，診斷模型能夠自適應(yīng)地調(diào)整各通道的重要性，抑制不相關(guān)的通道，從而有效提升模型的診斷分類(lèi)和表示能力。SENet的基本結(jié)構(gòu)如圖6所示，主要由兩個(gè)重要操作組成：squeeze操作和excitation操作。

squeeze操作通過(guò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)矩陣的全局平均池，將多維數(shù)據(jù)壓縮為單一值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的維度壓縮。excitation操作通過(guò)學(xué)習(xí)squeeze操作后輸出，捕捉特征通道之間的非線性依賴關(guān)系，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整各通道的重要性權(quán)重，使得重要特征信息得到關(guān)注。

本文提出的模型將通道注意力機(jī)制 SENet嵌入到第一個(gè)通道的2維CNN卷積池化網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)自適應(yīng)地調(diào)整通道特征的權(quán)重，使模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到不同通道的重要性，提取軸承故障信號(hào)中與故障相關(guān)的重要特征。

1.4.2全局注意力機(jī)制

全局注意力機(jī)制（global attention mechanism， GAM）通過(guò)關(guān)注整個(gè)特征圖而不是單個(gè)通道來(lái)計(jì)算每個(gè)通道的權(quán)重，從而提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)重要特征的關(guān)注度。GAM由通道注意力和空間注意力模塊組成。對(duì)于給定的特征圖，GAM首先將其壓縮為一維向量，然后使用一個(gè)全連接層來(lái)學(xué)習(xí)每個(gè)通道的權(quán)重。這些權(quán)重隨后被應(yīng)用于特征矩陣上，以加權(quán)相應(yīng)通道的每個(gè)特征。最終，加權(quán)的特征被級(jí)聯(lián)在一起形成全局特征表示，并將該表示輸入分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)。GAM模型結(jié)構(gòu)如圖7所示。

本文提出的模型將GAM嵌入到第二個(gè)通道的2維CNN卷積池化網(wǎng)絡(luò)中，在整個(gè)特征圖上引入GAM后，通過(guò)對(duì)所有位置的特征進(jìn)行加權(quán)，使模型能夠更有針對(duì)性地關(guān)注重要的特征區(qū)域， 提高了模型對(duì)軸承故障信號(hào)中關(guān)鍵細(xì)節(jié)的感知能力。

1.4.3交叉注意力機(jī)制

交叉注意力機(jī)制允許一個(gè)序列中的每個(gè)位置能夠與另一個(gè)序列中的所有位置進(jìn)行注意力計(jì)算。它的計(jì)算過(guò)程為：首先，將查詢（Q）與所有的鍵（K）進(jìn)行相似度計(jì)算；其次，對(duì)相似度矩陣應(yīng)用softmax函數(shù)進(jìn)行歸一化，以得到注意力權(quán)重；最后，利用這些注意力權(quán)重對(duì)值（V）進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終的輸出。交叉注意力機(jī)制的原理如圖8所示。

將兩個(gè)通道提取的全局空間特征和局部特征通過(guò)交叉注意力融合，在融合過(guò)程中，將第一個(gè)CNN通道提取的局部空間特征作為查詢序列，第二個(gè)CNN通道提取的全局空間特征作為鍵值對(duì)序列。通過(guò)計(jì)算查詢序列與鍵值對(duì)序列之間的注意力權(quán)重，可以對(duì)不同特征之間的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行建模。引入交叉注意力機(jī)制后，通過(guò)跨層的信息交互，使模型能夠更好地融合不同層次的特征表示，更關(guān)注重要的特征，提高模型性能和泛化能力。

2試驗(yàn)及結(jié)果分析

2.1試驗(yàn)環(huán)境

本文中的所有模型均在以下配置的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試：CPU為Core i5-10400F，內(nèi)存為32 GB，顯卡為GeForce RTX 3060 12GB，操作系統(tǒng)為Windows 10。所有模型使用Python 3.9和pytorch 2.3實(shí)現(xiàn)。

2.2試驗(yàn)結(jié)果及分析

將預(yù)處理后的訓(xùn)練集和驗(yàn)證集輸入到FFT-VMD-CNN-AM模型中進(jìn)行訓(xùn)練，使用較優(yōu)模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行故障診斷性能測(cè)試。其中，模型的超參數(shù)選擇為：批量大小batchsize設(shè)置為32，迭代次數(shù)Epoch設(shè)置為50，激活函數(shù)選擇sigmoid函數(shù)，優(yōu)化算法選擇Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率為0.000 3，損失函數(shù)為交叉熵。模型訓(xùn)練過(guò)程如圖9所示。

由圖9可知，本文提出的模型在軸承故障診斷方面表現(xiàn)優(yōu)異。在圖9（a）中，精度曲線快速上升；在圖9（b）中，損失曲線迅速下降。僅需少量迭代次數(shù)即可達(dá)到較高的精度和較低的損失值。

本文通過(guò)混淆矩陣對(duì)訓(xùn)練得到的較優(yōu)模型進(jìn)行評(píng)估，將測(cè)試集樣本輸入到模型得到預(yù)測(cè)標(biāo)簽，由混淆矩陣的橫軸表示，縱軸表示測(cè)試集樣本的真實(shí)標(biāo)簽，圖10顯示了1次試驗(yàn)的混淆矩陣結(jié)果。從圖中可以看出，測(cè)試集中各種故障樣本的分類(lèi)準(zhǔn)確率均達(dá)到了100%。這表明本文構(gòu)建的模型能夠準(zhǔn)確診斷軸承的不同故障類(lèi)型。

2.3模型對(duì)比

為了驗(yàn)證所提出模型的有效性，將該模型和其他幾種常見(jiàn)的故障預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比，包括典型的深度學(xué)習(xí)方法1DCNN、2DCNN、LSTM、Transformer，以及傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法支持向量機(jī)（support vector machines， SVM）和隨機(jī)森林。本文對(duì)每種模型分別進(jìn)行了10次試驗(yàn)，使用10次試驗(yàn)結(jié)果在所有數(shù)據(jù)集上分類(lèi)準(zhǔn)確率平均值用于分析，如圖11所示，可以看出本文所提模型在所有數(shù)據(jù)集中都表現(xiàn)出了最佳的準(zhǔn)確率。

2.4與單通道模型對(duì)比

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出的雙通道模型所具備的優(yōu)越性，將本文模型與4個(gè)單通道CNN模型FFT-CNN、VMD-CNN、FFT-CNN-SeNET和VMD-CNN-GAM進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，同樣每個(gè)模型分別進(jìn)行10次試驗(yàn)，并統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果的平均準(zhǔn)確率，最后得到的各個(gè)模型性能如表2所示。由表2可知，基于時(shí)頻融合多級(jí)注意力機(jī)制的雙通道CNN的模型平均準(zhǔn)確率為100％，相比單通道深度學(xué)習(xí)模型有著更高的準(zhǔn)確率和更出色的穩(wěn)定性。由此可以證明，本文所提出的模型在軸承故障診斷方面具有一定的優(yōu)越性。

3結(jié)論

為進(jìn)一步提高軸承故障診斷的準(zhǔn)確率，本文提出了一種基于時(shí)頻融合多級(jí)注意力的雙通道CNN軸承故障診斷模型。研究結(jié)果表明：

1）同時(shí)采用FFT和VMD兩種方式可以在不同頻率范圍內(nèi)提取軸承振動(dòng)信號(hào)的故障特征，捕捉故障信號(hào)的時(shí)頻特性，而且可以作為一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方式對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充。

2）使用的雙通道CNN模型，與相同參數(shù)的單通道CNN和其他深度學(xué)習(xí)方法相比，平均準(zhǔn)確率都有一定的提升，而且具有更高的診斷精度和更好的泛化性、通用性。

本文提出的模型能夠準(zhǔn)確診斷滾動(dòng)軸承故障，對(duì)于維護(hù)和確保機(jī)械設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行具有一定的實(shí)用價(jià)值。然而，該方法仍存在一些不足之處：在訓(xùn)練算法模型時(shí)，耗時(shí)較長(zhǎng)且計(jì)算資源占用較多，這些問(wèn)題仍需優(yōu)化。在未來(lái)的工作中，也進(jìn)一步研究?jī)H利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)就能對(duì)實(shí)際損壞進(jìn)行智能故障診斷的跨域方法，以進(jìn)一步擴(kuò)大該模型在工程領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。

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（責(zé)任編輯：于慧梅）

Abstract：

To further improve the accuracy of bearing fault diagnosis， a dual-channel convolutional neural network （CNN） model incorporatingfast fourier transform （FFT）， variational mode decomposition （VMD）， and multi-level attention mechanisms is proposed for diagnosing rolling bearing faults. First， the one-dimensional fault signal is processed using FFT and VMD， and the resulting data is stacked as the input for the dual-channel CNN. Second， the preprocessed data is passed through a two-dimensional CNN based on channel attention and global attention to extract important features. Third， a cross-attention mechanism is employed to fuse the features extracted from the two channels. Finally， fault diagnosis is performed through a fully connected layer and a softmax classifier. Experimental results show that this method achieves an average accuracy of 100% on the 10-class bearing fault dataset from Case Western Reserve University. Its diagnostic accuracy is better than that of common fault prediction models and single-channel models， which is conducive to promoting the research and practical application of intelligent fault diagnosis of bearings.

Key words：

fault diagnosis; time-frequency fusion; attention mechanism; dual-channel convolutional neural network

收稿日期：.2024-05-28

基金項(xiàng)目：.福建省創(chuàng)新戰(zhàn)略研究計(jì)劃資助項(xiàng)目（2023R0034）

作者簡(jiǎn)介：.馮新（1983—），男，講師，碩士，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘，E-mail：181330176@qq.com.

*通訊作者：.楊雄，E-mail：83789047@qq.com.