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Motor Fault Diagnosis Algorithm Based on Wavelet and Attention Mechanism

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Autor
Año de publicación 2021
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: Para mejorar la eficacia del mantenimiento del motor y realizar la función de diagnóstico de fallos del motor en tiempo real, se propone un algoritmo de diagnóstico de fallos del motor basado en wavelet y en un mecanismo de atención. En primer lugar, la señal de vibración del motor se descompone mediante la transformada wavelet, y la señal de alta frecuencia se elimina para mejorar la relación señal-ruido. En segundo lugar, la banda de frecuencia y la dimensión temporal después de la descomposición wavelet se toman como datos de entrada, la red neuronal de convolución se utiliza para fusionar las características de la banda de frecuencia de los datos, y la unidad de bucle cerrado bidireccional se utiliza para fusionar las características de la serie temporal. A continuación, se utiliza el mecanismo de atención para integrar de forma adaptativa las características de diferentes puntos temporales. Por último, el diagnóstico y la predicción de los fallos del motor se realizan mediante el reconocimiento por clasificador. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con el modelo de diagnóstico de fallos de aprendizaje profundo existente, este método tiene una mayor precisión de diagnóstico y puede diagnosticar con precisión el estado de funcionamiento del motor.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Motor Fault Diagnosis Algorithm Based on Wavelet and Attention Mechanism", -:Revista VirtualPRO,, 2021. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3912479/), el día 2025-12-19.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2021

Motor Fault Diagnosis Algorithm Based on Wavelet and Attention Mechanism

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