摘要
工业故障的智能诊断是智慧城市的重要组成部分。文章介绍了一种基于双通道特征融合模型的机械故障诊断方法,该模型由特征提取层、特征融合层和故障分类层组成。特征提取层包括上通道卷积神经网络(CNN)和下通道双向门控循环单元(BiGRU),分别用于提取信号中的信息特征和时序特征;特征融合层采用改进后的SENet模块对两个通道提取出来的特征进行加权融合,以提高故障诊断的准确性和鲁棒性;故障分类层采用Softmax分类器对融合后的特征向量进行分类。结果表明,该模型为机械故障诊断领域提供了一种有效的方法,具有较高的应用价值。
出处
《智能城市》
2023年第10期13-15,共3页
Intelligent City
基金
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目“基于人工智能的化工过程故障诊断方法应用研究”(项目编号:LJKZZ20220165)。
