[发明专利]一种基于融合坐标注意力机制的卷积神经网络齿轮箱故障诊断算法在审
| 申请号： | 202310167723.X | 申请日： | 2023-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN116385765A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 张磊磊;王斌;周临震;王交龙;韦静 | 申请（专利权）人： | 盐城工学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/25;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京深川专利代理事务所(普通合伙) 16058 | 代理人： | 李焕焕 |
| 地址： | 224051 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理、机器学习和深度学习技术，提出了一种基于融合坐标注意力机制的卷积神经网络齿轮箱故障诊断算法，针对传统的故障诊断算法在齿轮箱中故障诊断准确率较低、特征提取困难和实时性差等问题，提出了一种基于注意力机制的齿轮箱故障诊断算法。首先，采集齿轮箱各类故障图像建立数据集，并将其分为训练集、验证集和测试集，然后使用Pytorch框架以轻量型MobileNetV2为基础网络，搭建融合坐标注意力机制神经网络模型。接着将训练集和验证集数据输入融合注意力机制的卷积神经网络中进行故障诊断模型训练，并保存训练后的识别模型，最后使用该模型在测试集上实现对齿轮箱故障图像的诊断识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 融合 坐标 注意力 机制 卷积 神经网络 齿轮箱 故障诊断 算法 | ||
【主权项】：
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