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根据【关键词:
滚动轴承,故障诊断,深度学习,多任务,残差网络,损伤大小
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关键词
基于残差网络的航空发动机
滚动轴承
故障
多任务
诊断方法
作者：
康玉祥
陈果
尉询楷
潘文平
王浩
来源：
振动与冲击
年份：
2022
文献类型 ：
期刊
关键词：
滚动轴承
故障诊断
深度学习
多任务
残差网络
损伤大小
描述：
针对当前基于深度学习的航空发动机
滚动轴承
故障诊断
技术诊断任务单一的问题，提出一种基于
多任务
残差网络的
滚动轴承
故障诊断
方法，该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架，建立能够同时进行
故障诊断
多头注意力驱动的航空高速轴承
故障诊断
方法
作者：
王兴
张晗
朱家正
林建波
杜朝辉
来源：
振动与冲击
年份：
2023
文献类型 ：
期刊
关键词：
多头注意力
航空轴承
故障诊断
深度学习
描述：
模块对原始振动信号进行特征提取；然后引入多头注意力模块，使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平；最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承
故障诊断
。试验
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