基于多尺度残差注意力域适应的轴承故障诊断

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基金项目：东北石油大学青年科学基金项目“齿轮齿条钻机起升系统与受压钻柱非线性耦合动力机理研究”（2018QNL-28）。

针对滚动轴承待监测样本在跨机器任务中诊断困难的问题，提出一种基于多尺度残差注意力域适应的滚动轴承故障诊断方法。该方法将滚动轴承振动信号直接作为多尺度注意力残差网络模块的输入，为更好提取源域与目标域的共同特征，该模块引入多尺度卷积提取特征信息、注意力机制的压缩激励网络解决数据差异性与残差网络的跨层连接，域自适应部分采用局部最大均值差异度量准则，并选择滚动轴承公开故障数据集进行对比与消融试验。（剩余12994字）