【摘 要】
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提出一种基于残差注意力卷积神经网络（class-specific residual attention convolutional neural networks， CSRA-CNN）的迁移学习算法，用于提高滚动轴承的故障诊断精度。该方法在卷积神经网络模型中加入残差注意力机制，使模型在训练过程中更加注重故障特征的提取，从而有效提高迁移准确率。为了测评基于残差注意力卷积神经网络的性能，将其与传统卷积
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（11790282;12032017; 12002221; 11872256）； 河北省科技计划项目（20310803D）； 河北省自然科学基金（A2020210028）的支持；
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提出一种基于残差注意力卷积神经网络（class-specific residual attention convolutional neural networks， CSRA-CNN）的迁移学习算法，用于提高滚动轴承的故障诊断精度。该方法在卷积神经网络模型中加入残差注意力机制，使模型在训练过程中更加注重故障特征的提取，从而有效提高迁移准确率。为了测评基于残差注意力卷积神经网络的性能，将其与传统卷积神经网络在不同迁移学习策略下的结果进行对比。用动力传动故障诊断综合实验台和高速列车综合实验台对本文所提的算法进行了验证，该方法可以完成变转速以及变转速变载荷下轴承不同健康状态的迁移学习，且迁移效果均优于传统的卷积神经网络。
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