CN118551302B 基于STFT-IncepNext的航空发动机轴承故障诊断方法 （浙大城市学院）_第1页
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WO2023123593A1,2023.07.06基于STFT-IncepNext的航空发动机轴承故本发明公开了一种基于STFT_IncepNext的步骤1、采集轴承在各种工况和故障状态下的加2所述EdgeNeXt网络模块包括NXN自适应内核大小的卷积编码器和可分离的深度转置来丰富局部表示，同时使用标准层归一化和高斯误差线性单元激活来进行非线性特征映i表示形状为HXWX3的输入特征图，LinearG表示Point_wiseCNN以及GELU共同ω表示动态深度卷积；深度转置注意力编码器模块包括两个部分，第一部分通过对数据在第二部分采用转置Q、K注意力特征图，通过这种方式3所述输出层使用Softmax对数据进行误差反向传播，以优化IncepNext模型直到其收2.根据权利要求1所述的基于STFT_IncepNext的航空发动机轴承故障诊断方法，其特3.根据权利要求1所述的基于STFT_IncepNext的航空发动机轴承故障诊断方法，其特工方法在相应部位布置了直径为0.1mm的4.根据权利要求1所述的基于STFT_IncepNext的航空发动机轴承故障诊断方法，其特下采集的数据按照排列组合进行数据拼接，然后通过短时傅里叶变换生成像素大小为224d5.根据权利要求1所述的基于STFT_IncepNext的航空发动机轴承故障诊断方法，其特6.根据权利要求1所述的基于STFT_IncepNext的航空发动机轴承故障诊断方法，其特征在于：步骤4中，训练策略为选择AdamW作为网络优化器，权重衰减WeightDecay值为好的IncepNext模型获取测试中各种故障类别的概率值，并选择其中概率最大的值对应的4[0001]本发明涉及航空发动机轴承故障诊断技术领域，特别涉及一种基于STFT_5[0022]前述的基于STFT_IncepNext的航空发动机轴承故障诊断方法，所述IncepNext模[0025]所述EdgeNeXt网络模块包括N×N自适应内核大小的卷积编码器和可分离的深度6CNN层来丰富局部表示，同时使用标准层归一化和高斯误差线性单元激活来进行非线性特ω表示动态深度卷积；[0040](1)本发明通过短时傅里叶变换将一维振动信号转换为二维时频图作为模型的输7[0042](3)本发明所提出的STFT_IncepNext模型在保持轻量化的基础上，具有极强的时04148243444较各传感器对模型准确率的影响。信号处理具体措施为：设定每个传感器的采样点数为[0062]图2为在工况1条件下得到的5种故障类型时频图，样本信号中不同的频率成分映9[0071]所述EdgeNeXt网络模块包括N×N自适应内核大小的卷积编码器和可分离的深度CNN层来丰富局部表示，同时使用标准层归一化(LN)和高斯误差线性单元(GELU)激活来进ω表示动态深度卷积；本发明所提出的网络结构有极强的时频图特征提

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