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基于Transformer的轻量级轴承故障诊断方法研究
基于Transformer的轻量级轴承故障诊断方法研究
摘要：随着工业技术的不断发展，轴承故障诊断在物联网
和机器学习的背景下变得越来越重要。本文提出了一种基于
Transformer的轻量级轴承故障诊断方法，旨在提高轴承故障
诊断的准确性和效率。通过采集轴承的振动信号，并将其转换
成时频域特征矩阵，我们使用Transformer模型进行特征提取
和分类。通过实验验证，我们发现该方法在轴承故障分类中取
得了较高的准确率，且对于小样本轴承故障具有较好的泛化能
力。
关键词：轴承故障诊断；Transformer；物联网；机器学
习；特征提取
引言
轴承是机械设备中最常见且关键的零件之一，其性能直接
影响到机械设备的可靠性和运行效果。然而，长期以来，由于
轴承的工作条件苛刻和工作环境的不可控因素，轴承故障频繁
发生，给生产和工程师带来了很大的困扰。
为了及时发现和诊断轴承故障，保障机械设备的正常运行，
传统的轴承故障诊断方法主要依赖于人工经验和专业设备。然
而，这些方法存在着人力成本高、效率低、诊断准确性不高等
问题。随着物联网和机器学习等新技术的发展，基于数据驱动
的轴承故障诊断方法逐渐引起了研究者的关注。
方法
1.数据采集和预处理
为了获得轴承的振动信号，我们使用加速度传感器进行数据采
集。将采集到的振动信号进行去趋势、去直流、降噪等预处理
操作，得到干净的振动信号。
2.特征提取
基于时频分析的特征提取是轴承故障诊断中的关键步骤。我们
将振动信号转换为时频域矩阵，并提取矩阵中的特征。在本文
中，我们采用了基于Transformer的特征提取方法。
Transformer是一种强大的序列建模模型，能够有效地提取序
列特征。
3.轴承故障分类
将提取到的特征输入到分类模型中进行轴承故障分类。在本文
中，我们使用了基于Transformer的分类模型。该模型通过学
习轴承振动信号的特征和模式，能够对不同类型的轴承故障进
行准确分类。
结果与讨论
为了评估所提出的基于Transformer的轻量级轴承故障诊
断方法的效果，我们使用了一个包含多种轴承故障类型的数据
集进行实验。实验结果表明，提出的方法在轴承故障分类中取
得了较高的准确率。对于小样本轴承故障数据，该方法具有较
好的泛化能力。
结论
本文提出了一种基于Transformer的轻量级轴承故障诊断
方法，并进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法能够
有效地提高轴承故障诊断的准确性和效率。该方法具有一定的
推广价值和应用前景，可在实际工程中进行轴承故障监测与诊
断。
本文提出了一种基于Transformer的轻量级轴承故障诊断
方法，并通过实验验证了其有效性。该方法将振动信号转换为
时频域矩阵，并利用Transformer模型提取特征。实验结果表
明，该方法在轴承故障分类中具有较高的准确率，并且对于小
样本轴承故障数据具有较好的泛化能力。因此，该方法在轴承
故障监测与诊断方面具有一定的推广价值和应用前景。未来可
以进一步探索和优化基于Transformer的轴承故障诊断方法，
以提高其准确性和效率，从而更好地满足实际工程中的需求