基于ECA-ResNet的軸承故障診斷方法

摘要： 針對(duì)傳統(tǒng)的軸承故障診斷方法存在強(qiáng)噪聲與變負(fù)載下關(guān)鍵特征提取不充分的問(wèn)題，提出了一種基于有效通道注意力機(jī)制和殘差網(wǎng)絡(luò)（ECA-ResNet）的軸承故障診斷方法。首先，利用短時(shí)傅里葉變換與偽彩色處理方法將軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為三通道彩色圖像，以此作為輸入樣本集；其次，基于卷積和池化操作對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行淺層邊緣特征提取與壓縮，并在有效通道注意力網(wǎng)絡(luò)（ECA-Net）中引入殘差網(wǎng)絡(luò)模塊，解決網(wǎng)絡(luò)... （共9頁(yè)）