自适应注意力LSTM-ResNet下的滚动轴承故障诊断

摘要： 滚动轴承信号具有复杂性和非线性的特点，对特征提取和故障分类带来挑战。为解决上述问题，文章提出一种自适应注意力LSTM-Resnet(long short-term memory residual network)下的滚动轴承故障诊断方法。首先设计双向LSTM组特征提取模型，获取复杂运行条件下的滚动轴承特征；然后，提出自适应注意力LSTM-ResNet完成特征学习，并自适应调整模... （共8页）