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作者：张文兴;陈豪;刘文婧;王建国;
单位：内蒙古科技大学机械工程学院;
摘要：为了充分发挥深度卷积神经网络识别二维图片在轴承故障诊断过程中的优势，这里提出了一种改进的格拉姆角场，改进后的算法在生成图片后具有更多的特征，经验证其在神经网络训练中收敛速度更快。其次结合改进的CNN模型，改进后的模型引进深度卷积结合注意力机制，保证模型在实现更少模型参数和更快的推理速度同时，在验证集能够取得更高的准确率。试验和研究结果表明，该图片编码方式结合改进的神经网络，在模型收敛上更迅速，并且在验证集上具有更好的准确率和鲁棒性。
关键词：格拉姆角场;;故障诊断;;深度学习;;神经网络
基金资助：国家自然科学基金（51865045）;; 内蒙古自治区自然科学基金项目（2020LH05025）;内蒙古自治区自然科学基金项目（2018ZD06）
