%0 Journal Article
%A 戚晓利
%A 崔德海
%A 王志文
%A 赵方祥
%A 王兆俊
%A 毛俊懿
%A 杨文好
%T 基于CFasterVit-TFAM与COS-UMAP模型的滚动轴承故障诊断
%D 2025
%R 
%J 振动与冲击
%P 287-300
%V 44
%N 10
%X 针对FasterVit网络存在的注意力机制失衡、池化策略缺陷导致部分重要特征无法保留和损失函数不能全面考虑所有类别的信息导致学习到的特征比较分散等问题，提出了一种基于CFasterVit-TFAM与COS-UMAP模型的滚动轴承故障诊断方法。该模型由FasterVit-TFAM网络、COS-UMAP降维算法和激活函数CMSD-Softmax组成。首先，提出了一种新的注意力机制TFAM，并与FasterVit网络结合，提升了FasterVit网络信息关注的均衡性和表征能力；其次，将基于余弦均匀流形逼近与投影（COS-UMAP）降维算法取代FasterVit网络全连接层前最后一次池化操作，有效筛选并保留多维数据中的重要特征；最后，将类距均值标准差损失函数替换Softmax激活函数中的交叉熵损失函数，更全面的学习特征并提高模型的泛化性。XJTU滚动轴承故障实验结果表明，TFAM注意力机制和其他注意力机制相比诊断准确率最大提升8%，COS-UMAP对比其他降维算法诊断准确率最大提升15.8%，CMSD对比交叉熵损失函数诊断准确率提升0.5%，所提模型对故障样本的识别准确率达到了99.6%，相比FasterVit提升了1.4%，相较于其他网络模型最大提升7.8%；东南大学滚动轴承数据集仿真验证实验结果表明，所提模型对故障样本识别率达98.6%，相比FasterVit提升了2.2%，平均每轮训练时间缩短了16.92s，对比其他网络模型最大提升12.2%，有效提高了滚动轴承故障诊断模型的准确率和泛化性能。<br>
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_14221.shtml