【摘 要】
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针对传统卷积神经网络（CNN）在齿轮箱中故障诊断准确率不高、特征提取方面表现欠佳的问题，提出了SincNet网络结合注意力机制齿轮箱故障诊断方法。首先，采用参数化的Sinc函数设计滤波器作为卷积层来代替传统CNN的第一个卷积层，得到SincNet网络结构，提取输入数据的特征信息；其次，结合具有Softmax的注意力机制（Att）增强特征信息。最后，采用齿轮箱故障数据集对所提出的方法进行实验验证，结
【基金项目】
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国家自然科学基金（52065030，51875272）； 云南省重大科技专项计划（202002AC80001）资助项目；
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针对传统卷积神经网络（CNN）在齿轮箱中故障诊断准确率不高、特征提取方面表现欠佳的问题，提出了SincNet网络结合注意力机制齿轮箱故障诊断方法。首先，采用参数化的Sinc函数设计滤波器作为卷积层来代替传统CNN的第一个卷积层，得到SincNet网络结构，提取输入数据的特征信息；其次，结合具有Softmax的注意力机制（Att）增强特征信息。最后，采用齿轮箱故障数据集对所提出的方法进行实验验证，结果表明，所提方法平均诊断准确率达到99.68%，均高于对比方法。此外，通过特征图可视化分析，该方法能够准确定位输入数据中的识别信息，能更好地理解神经网络的特征提取过程，为机械振动信号的特征提取过程提供了参考。
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