MARNet: Multi-head attention residual network for rolling bearing fault diagnosis under noisy condition

残余物 方位(导航) 断层(地质) 噪音(视频) 卷积(计算机科学) 块(置换群论) 计算机科学 故障检测与隔离 特征(语言学) 一般化 模式识别(心理学) 人工智能 控制理论(社会学) 地质学 人工神经网络 算法 数学 地震学 哲学 执行机构 数学分析 图像(数学) 语言学 控制(管理) 几何学
作者
Linfeng Deng,Guojun Wang,Cheng Zhao,Yuanwen Zhang
出处
期刊:Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science [SAGE Publishing]
卷期号:238 (19): 9726-9747
标识
DOI:10.1177/09544062241259614
摘要

Rolling bearings are crucial components of rotating machinery, and their health states directly affect the overall performance of the machinery. Therefore, it is exceedingly necessary to detect and diagnose bearing faults. Numerous bearing fault diagnosis methods have been successfully used for ensuring the safe operation of rotating machinery. However, in practical working environments, there is a considerable amount of noise, resulting in traditional methods incapable of achieving accurate fault diagnosis. This paper proposes a new multi-head attention residual network (MARNet) for rolling bearing fault diagnosis under noisy condition. MARNet optimizes residual units by simplifying multi-layer convolutions into a single-layer convolution and replaces the rectified linear unit (ReLU) function with the exponential linear unit (ELU) function to obtain a more appropriate activation function. Additionally, the multi-head attention mechanism is introduced into the residual block to capture correlation information between any two time sequences, enhancing the network’s feature extraction capability. The effectiveness and superiority of the MARNet in noisy environments are demonstrated through conducting the two bearing datasets from Case Western Reserve University (CWRU) and Paderborn University (PU). The experiment results show that the proposed method exhibits anti-noise characteristics and generalization capability compared with several up-to-date deep learning methods for fault diagnosis of rolling bearings.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
乐天发布了新的文献求助10
刚刚
没问题完成签到,获得积分20
1秒前
为之发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
轩然发布了新的文献求助10
3秒前
晴空万里完成签到 ,获得积分10
3秒前
Koi发布了新的文献求助30
4秒前
轩然完成签到,获得积分10
7秒前
徐小发布了新的文献求助10
9秒前
刘昌虎完成签到,获得积分20
10秒前
为之完成签到,获得积分20
11秒前
VitoLi发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
上官若男应助小鞠佩奇采纳,获得10
14秒前
现代绮玉完成签到,获得积分10
14秒前
qiu发布了新的文献求助10
16秒前
枫1538完成签到,获得积分10
17秒前
疯狂的炳发布了新的文献求助10
17秒前
NexusExplorer应助U9A采纳,获得10
20秒前
wanci应助喽喽采纳,获得10
22秒前
22秒前
Newt应助明天会更好采纳,获得10
23秒前
23秒前
英俊的如霜完成签到,获得积分10
25秒前
26秒前
26秒前
27秒前
荣一完成签到,获得积分10
27秒前
28秒前
电小渣发布了新的文献求助10
28秒前
wangjustb发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
大力水手完成签到,获得积分10
29秒前
31秒前
小鞠佩奇发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
34秒前
36秒前
36秒前
36秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3967482
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3512759
关于积分的说明 11164944
捐赠科研通 3247740
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794021
邀请新用户注册赠送积分活动 874785
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804517