基于MR-DCA的滚动轴承微弱故障诊断

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摘要：【目的】针对滚动轴承微弱故障难以识别的问题，提出了一种基于MR-DCA的滚动轴承故障诊断方法。【方法】利用最大相关峭度解卷积以及共振稀疏分解的方法对输入样本进行预处理，可以有效地滤除原信号中的噪声，突出故障冲击成分。将所获得的故障分量的二维时频图以及原始信号作为网络的训练样本，经两个特征学习模块后，使用注意力机制对输入特征进行筛选，通过权值重分配可以有效地提高模型计算效率和识别精度。（剩余11311字）

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