【摘 要】
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针对现有轴承故障诊断方法依赖人工经验进行特征提取的问题，提出了一种基于连续小波变换（CWT）和改进YOLOv5s的港口机械轴承故障诊断方法。首先，运用CWT将轴承故障振动信号转为时频图像；其次，通过嵌入CBAM注意力机制模块改进YOLOv5s模型；最后，将时频图像输入到改进YOLOv5s.模型中并输出分类结果。实验表明，与现有的模型进行比较，本文方法平均正确率达到了9975%，且具有较好的鲁棒性。
【基金项目】
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江西省交通运输厅科技项目（2022S0033、2022S0036）；
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针对现有轴承故障诊断方法依赖人工经验进行特征提取的问题，提出了一种基于连续小波变换（CWT）和改进YOLOv5s的港口机械轴承故障诊断方法。首先，运用CWT将轴承故障振动信号转为时频图像；其次，通过嵌入CBAM注意力机制模块改进YOLOv5s模型；最后，将时频图像输入到改进YOLOv5s.模型中并输出分类结果。实验表明，与现有的模型进行比较，本文方法平均正确率达到了9975%，且具有较好的鲁棒性。
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