融合注意力机制的残差型双向 LSTM汽车电机轴承诊断

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：为保障汽车的安全行驶，准确诊断和监测电机轴承故障，该文提出一种融合注意力机制的残差型双向长短期记忆网络（LSTM）汽车电机轴承故障诊断方法。利用特征提取模块结合正反向移动的LSTM组以充分感知汽车电机轴承故障特征；信号诊断模块采用残差型双向LSTM架构，并结合局部增强注意力机制优化权值，获得隐藏状态量；通过故障分类模块采用全局平均池化（GAP）方法与SoftMax模型，有效完成故障检测。（剩余13644字）

试读结束

目录
monitor