%0 Journal Article
%A 乔卉卉1
%A 赵二贤1
%A 郝如江1
%A 刘婕2
%A 刘帅1
%A 王勇超1
%T 基于多尺度CNN与双阶段注意力机制的轴承工况域泛化故障诊断
%D 2025
%R 
%J 振动与冲击
%P 267-278
%V 44
%N 2
%X 变工况条件下，基于深度学习的列车轮对轴承故障诊断模型的训练集与测试集通常来自不同的工况，不同工况振动信号数据分布差异引起的领域漂移问题导致模型准确率降低。基于域适应的变工况轴承故障诊断方法需要获取目标工况域的样本数据参与训练，这在工程实际中难以实现，因此无法实现未知工况的轴承故障诊断。针对以上问题，本文提出了一种基于多尺度CNN与双阶段注意力机制网络模型（TSAMCNN）的轴承工况域泛化故障诊断方法，其中多尺度特征提取模块从多个尺度上提取时域振动信号中更丰富的故障信息；然后双阶段注意力模块从通道和空间两个维度自适应地增强故障敏感特征并抑制工况敏感特征和无用特征，最终提取工况域不变故障特征，从而实现工况域泛化轴承故障诊断。通过变转速和变负载列车轮对轴承故障诊断实验，证明了TSAMCNN模型可提高变工况条件下轴承故障诊断的准确率、抗噪性能和工况域泛化能力。此外，对双阶段注意力机制的权重向量和模型各模块提取的特征进行可视化分析，提高了模型可解释性。<br>
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_13933.shtml