基于稀疏注意力机制的齿轮早期磨损故障诊断研究

简介

在齿轮故障诊断领域中,对齿轮早期磨损故障实现有效诊断具有重要意义。然而,早期磨损故障特征弱,诊断难度大。针对该问题,提出了一种基于稀疏注意力机制的齿轮早期磨损故障诊断模型,采用一种新的稀疏注意力机制结合卷积神经网络,改进传统分段序列注意力机制,实现了具体故障频率定位。应用齿轮箱故障模拟实验数据进行测试验证,相比其他诊断方法,所提方法能够在同等样本条件与计算代价下,实现更为准确全面的诊断,降低分析成本,获得敏感故障特征频率,为齿轮维护提供数据支撑。