一種輕量化尺度感知調(diào)制Swin Transformer模型的軸箱軸承故障診斷方法

摘要： 針對(duì)當(dāng)前Transformer網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)算效率偏低，且難以用于復(fù)雜工況條件下高速列車軸箱軸承故障診斷的問題，提出了一種基于時(shí)頻多域融合與輕量化結(jié)構(gòu)的尺度感知調(diào)制Swin Transformer(SMST)模型的軸箱軸承故障診斷方法。首先，采用格拉姆角場(chǎng)法、雙譜法與Chirplet變換法，將軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)域、頻域與時(shí)頻域內(nèi)的二維圖像，基于多域特征融合思想集成為新的特征圖像；...