基于Mamba和Swin Transformer双分支轴承故障诊断AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于Mamba和Swin Transformer双分支轴承故障诊断
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：4962 K
标签：滚动轴承故障诊断 Mamba Swin Transformer
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文档介绍：为了克服滚动轴承信号单一特征提取方式的局限性，提出了一种基于Mamba和Swin Transformer双分支融合的滚动轴承故障诊断模型。该模型通过格拉姆角场将振动信号转化为时频图像，并利用Swin Transformer提取图像特征，同时结合改进过的eMamba-1D和2D Mamba模块的互补性处理时序信号，充分利用两者的互补性。模型通过跨通道注意力机制实现时序特征与图像特征的高效融合，从而提升故障诊断的精度和鲁棒性。实验结果表明，提出的模型在单一工况与变转速下均取得了超过99%的诊断准确率，能够有效识别轴承故障类型。在西储大学轴承数据集和渥太华大学变转速轴承数据集上的实验验证，显示该模型在故障分类准确率、精确度、召回率和F1分数等指标上均优于其他对比模型，证明了其在复杂工况下的强大泛化能力和高效性。
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