基于ResNet50和ViT的滚动轴承故障检测方法.docx

基于ResNet50和ViT的滚动轴承故障检测方法

目录

基于ResNet50和ViT的滚动轴承故障检测方法（1）．．．．．．．．．．．．．．．3

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

基于ResNet50的故障检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

4.1ResNet50模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

4.2滚动轴承故障数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

4.3ResNet50在轴承故障检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

基于ViT的故障检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

5.1ViT模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

5.2滚动轴承故障数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

5.3ViT在轴承故障检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

结合ResNet50和ViT的轴承故障检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

6.1ResNet50和ViT融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

6.2融合模型训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

6.3融合模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

7.1训练参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

7.2测试数据集表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

7.3参数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

基于ResNet50和ViT的滚动轴承故障检测方法（2）．．．．．．．．．．．．．．20

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.3.1滚动轴承故障检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.3.2ResNet50模型研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.3.3ViT模型研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.3.4基于深度学习的故障检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

方法与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.1实验数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.2实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.2.1ResNet50模型结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.2.2ViT模型结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.2.3模型融合结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.3结果分析．．．．．．．