基于多傳感器信息融合和CNN-BIGRU-Attention模型的液壓防水閥故障診斷方法

摘要： 在建筑工程領域，尤其是在工程攪拌設備中，涉及到復雜液壓工作介質，液壓防水閥往往會出現(xiàn)不同程度的故障。此外，惡劣的工作環(huán)境和復雜的噪聲背景使得對液壓防水閥的故障進行診斷變得困難。為了解決這一難題，提出了一種基于多傳感器信息融合和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡-雙向門控循環(huán)單元-自注意力機制(CNN-BIGRU-Attention)模型的防水閥故障診斷方法。首先，考慮到單一傳感器振動信號難以充分表達... （共12頁）