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一种二叉树滤波器Transformer模型及其用于轴承故障诊断的方法

摘要

本发明提供了一种二叉树滤波器Transformer模型及其轴承故障诊断应用,其中对Transformer模型中的分词器部分,通过引入二叉树滤波器进行改进,使得改进后的Transformer模型能够提取振动信号,进而使用本发明二叉树滤波器Transformer模型进行轴承故障检测时,对于输入的振动信号,本发明能够有效提取出多个频带,并按照频率从小到大排序,从而对不同频带下的信息有效表征,最终取得更好衡量故障信息的有益效果。此外,相比传统的卷积神经网络和循环神经网络,Transformer模型能够很好地给予不同频带的权重从而得到更精准的识别率。

著录项

  • 公开/公告号CN114662529A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江苏大学;

    申请/专利号CN202210156171.8

  • 申请日2022-02-21

  • 分类号G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号

  • 入库时间 2023-06-19 15:44:42

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-24

    公开

    发明专利申请公布

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