基于RegNet-CSAM与ZOA-KELM模型的滚动轴承故障诊断
振动与冲击
页数： 11 2024-06-15
摘要： 针对现有深度卷积神经网络对滚动轴承混合故障诊断效果不佳以及模型复杂度过高导致计算成本过大等问题，提出了一种基于RegNet-CSAM与ZOA-KELM模型的滚动轴承故障诊断方法。该模型由RegNet-CSAM网络和ZOA-KELM分类算法组成。首先，将融合了通道和空间特征的注意力机制CSAM与组卷积残差模块结合，提升该结构的表征能力，由此构建的RegNet-CSAM网络，模型复... （共11页）
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