卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)圖譜結(jié)合的軸承故障診斷

摘要： 針對(duì)目前旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷時(shí)，存在單一地利用振動(dòng)數(shù)據(jù)、診斷結(jié)果模糊的問題，提出一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)與知識(shí)圖譜結(jié)合的故障診斷方法。該方法以原始軸承數(shù)據(jù)和機(jī)理知識(shí)作為輸入，然后進(jìn)行實(shí)體抽取和數(shù)據(jù)標(biāo)注，利用本文提出的端到端多尺度注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行故障診斷，最終構(gòu)建知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)故障信息的詳細(xì)展示，進(jìn)行輔助診斷。利用... （共8頁）