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文檔簡介

基于Transformer的輕量級軸承故障診斷方法研究基于Transformer的輕量級軸承故障診斷方法研究

摘要：隨著工業技術的不斷發展，軸承故障診斷在物聯網和機器學習的背景下變得越來越重要。本文提出了一種基于Transformer的輕量級軸承故障診斷方法，旨在提高軸承故障診斷的準確性和效率。通過采集軸承的振動信號，并將其轉換成時頻域特征矩陣，我們使用Transformer模型進行特征提取和分類。通過實驗驗證，我們發現該方法在軸承故障分類中取得了較高的準確率，且對于小樣本軸承故障具有較好的泛化能力。

關鍵詞：軸承故障診斷；Transformer；物聯網；機器學習；特征提取

引言

軸承是機械設備中最常見且關鍵的零件之一，其性能直接影響到機械設備的可靠性和運行效果。然而，長期以來，由于軸承的工作條件苛刻和工作環境的不可控因素，軸承故障頻繁發生，給生產和工程師帶來了很大的困擾。

為了及時發現和診斷軸承故障，保障機械設備的正常運行，傳統的軸承故障診斷方法主要依賴于人工經驗和專業設備。然而，這些方法存在著人力成本高、效率低、診斷準確性不高等問題。隨著物聯網和機器學習等新技術的發展，基于數據驅動的軸承故障診斷方法逐漸引起了研究者的關注。

方法

1.數據采集和預處理

為了獲得軸承的振動信號，我們使用加速度傳感器進行數據采集。將采集到的振動信號進行去趨勢、去直流、降噪等預處理操作，得到干凈的振動信號。

2.特征提取

基于時頻分析的特征提取是軸承故障診斷中的關鍵步驟。我們將振動信號轉換為時頻域矩陣，并提取矩陣中的特征。在本文中，我們采用了基于Transformer的特征提取方法。Transformer是一種強大的序列建模模型，能夠有效地提取序列特征。

3.軸承故障分類

將提取到的特征輸入到分類模型中進行軸承故障分類。在本文中，我們使用了基于Transformer的分類模型。該模型通過學習軸承振動信號的特征和模式，能夠對不同類型的軸承故障進行準確分類。

結果與討論

為了評估所提出的基于Transformer的輕量級軸承故障診斷方法的效果，我們使用了一個包含多種軸承故障類型的數據集進行實驗。實驗結果表明，提出的方法在軸承故障分類中取得了較高的準確率。對于小樣本軸承故障數據，該方法具有較好的泛化能力。

結論

本文提出了一種基于Transformer的輕量級軸承故障診斷方法，并進行了實驗驗證。實驗結果表明，所提出的方法能夠有效地提高軸承故障診斷的準確性和效率。該方法具有一定的推廣價值和應用前景，可在實際工程中進行軸承故障監測與診斷。

本文提出了一種基于Transformer的輕量級軸承故障診斷方法，并通過實驗驗證了其有效性。該方法將振動信號轉換為時頻域矩陣，并利用Transformer模型提取特征。實驗結果表明，該方法在軸承故障分類中具有較高的準確率，并且對于小樣本軸承故障數據具有較好的泛化能力。因此，該方法在軸承故障監測與診斷方面具有一定的推廣價

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