【摘 要】
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近年来，基于深度学习和振动分析的轴承故障诊断研究发展迅速，逐渐取代了人工提取特征和基于机器学习的传统方法。针对轴承故障诊断中现有的深度学习模型存在单一模型稳定性和泛化能力差、普通混合模型功能互斥导致的局部特征提取能力不足等问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络 （RNN）的双通道网络算法（模型），以用于轴承故障诊断。首先，选取了一维卷积（1D-CNN）和双向长短期记忆神经网络（B
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61803337）； 浙江省教育厅一般科研项目（Y202249481）；
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近年来，基于深度学习和振动分析的轴承故障诊断研究发展迅速，逐渐取代了人工提取特征和基于机器学习的传统方法。针对轴承故障诊断中现有的深度学习模型存在单一模型稳定性和泛化能力差、普通混合模型功能互斥导致的局部特征提取能力不足等问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络 （RNN）的双通道网络算法（模型），以用于轴承故障诊断。首先，选取了一维卷积（1D-CNN）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）作为基模型；然后，由多头自注意力机制（MS）代替了一维卷积中的池化层；最后，在双向长短期记忆神经网络中引入了多头自注意力机制，整体模型由MSCNN-MSBiLSTM指代，并通过美国凯斯西储大学提供的轴承故障数据进行了实验验证。研究结果表明：MSCNN-MSBiLSTM获得99%的分类精度，相对于其他对比模型，该模型获得更好的实验结果；普通的混合模型在通过引入多头自注意力机制（MS）之后，相对于单一模型而言，能够获得更好的稳定性和泛化性能；与普通混合模型相比，该模型能够提取更深层次的特征。
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