一种基于多通道Transformer模型的抗噪故障诊断方法

一种基于多通道Transformer模型的抗噪故障诊断方法，为振动信号数据构造不同的模态信息；利用小波变化将时序信息转换为图片数据，并输入卷积神经网络捕捉空间特征信息；利用变分模态分解构造不同的模态分量；将不同模态的特征维度对齐并输入到MCformer网络模型；利用前馈层对每个通道的输出进行自适应加权融合；对预测值与真实值利用交叉熵损失函数训练网络；建立整体故障诊断离线模型；故障诊断时，采样得到在线过程数据X并处理，再将数据转换为不同模态表示并输入到模型中，得到在线数据健康状态的后验概率；利用归一指数函数对后验概率进行归一化，得到当前数据的健康状态。该方法能为生产操作人员提供科学合理的决策支持。