基于改進(jìn)CNN的噪聲以及變負(fù)載條件下滾動軸承故障診斷方法

謝天雨，董紹江

（重慶交通大學(xué) 機(jī)電與車輛工程學(xué)院，重慶400074）

滾動軸承是大多數(shù)機(jī)械傳動裝置的關(guān)鍵性零件，若發(fā)生故障，會對整個機(jī)械的運(yùn)行造成影響，因此對滾動軸承進(jìn)行故障診斷具有重要的意義。

傳統(tǒng)的軸承故障診斷方法一般需要借助于快速傅里葉變換[1]、小波變換[2]和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[3]等現(xiàn)代信號處理技術(shù)對采集到的信號進(jìn)行處理，再由專家結(jié)合專業(yè)經(jīng)驗(yàn)對處理過的信號進(jìn)行特征提取，最后通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)[4]等分類器將故障識別分類。但傳統(tǒng)軸承故障識別方法過于依賴專家經(jīng)驗(yàn)，并且在實(shí)際工況下不免會受到噪聲干擾、負(fù)載變化的影響，這會大大增加診斷難度。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的代表性網(wǎng)絡(luò)之一，具有對數(shù)據(jù)特征進(jìn)行自適應(yīng)提取的能力，近年來被越來越多的學(xué)者應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域。曲建嶺等[5]設(shè)計(jì)了一維的基于CNN軸承故障診斷算法，實(shí)現(xiàn)了“端到端”的故障診斷模式。唐波等[6]提出了短時傅里葉變換與CNN相結(jié)合的軸承故障診斷方法，同時考慮了故障信號的時域與頻域信息，提高了診斷性能。楊平等[7]提出了一種基于卷積膠囊網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷方法，它可以將傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個神經(jīng)元由標(biāo)量轉(zhuǎn)化為向量，以此降低特征信息的丟失。但以上方法都忽視了通道注意力對模型性能的影響。

鄧佳林等[8]提出了一種將特征通道權(quán)重模塊(Squeeze-Excitation，SE)和CNN 相結(jié)合的軸承故障診斷方法，通過增加SE模塊生成通道特征權(quán)重獲取通道全局信息，但SE模塊中使用全連接層降維造成原有特征信息部分丟失，會使最終的診斷準(zhǔn)確率有所降低。

針對以上不足，本文提出了一種基于CNN 和ECA的改進(jìn)軸承故障診斷方法，將有效通道注意力模塊[9]引入軸承故障診斷模型，通過采用ECA模塊使分散的通道之間產(chǎn)生了聯(lián)系，增強(qiáng)故障特征通道權(quán)重，提高模型抗干擾能力。同時，ECA模塊可以提取全局特征信息，彌補(bǔ)卷積核局部視野丟失全局信息的缺陷，從而增強(qiáng)模型的通用性和泛化性。此外，ECA模塊還避免了SE模塊中全連接層降維導(dǎo)致的特征丟失，提升了模型的診斷準(zhǔn)確率。

1 基礎(chǔ)理論

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理具有類網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有權(quán)值共享、局部感受視野的特性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積層的作用是進(jìn)行特征提取，利用卷積核(Filter)在信息上平移，實(shí)現(xiàn)權(quán)值共享和局部感受視野[10]。卷積表達(dá)式為

式中：xi為當(dāng)前輸入的特征圖，xi+1為經(jīng)過計(jì)算后得到的特征圖，wi為卷積核權(quán)重參數(shù)，bi為偏置參數(shù)。

池化層又稱下采樣層，主要作用是降維，在保留主要特征的同時減少參數(shù)數(shù)量，提高計(jì)算速度，防止過擬合。全連接層在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里常常起到一個分類器的作用，之后一般會連接Softmax層，使用One-Hot編碼方式給故障類別打上標(biāo)簽，最終得到分布于0～1之間的各類別概率值[11]。

反向傳播的作用是更新參數(shù)w和b，在多分類問題中，交叉熵?fù)p失函數(shù)應(yīng)用較為普遍，表達(dá)式如下：

m代表樣本個數(shù)，n代表類別的個數(shù)，p(xij)代表真實(shí)概率分布（分類問題中最后的值為0或1），q(xij)代表預(yù)測概率分布，即樣本屬于j類的歸一化概率值。CNN 一般采用梯度下降的方式對損失函數(shù)進(jìn)行參數(shù)更新，表達(dá)式如下：

式中：w′、b′表示更新后的權(quán)重與偏置，w、b表示更新前的權(quán)重和偏置，β代表學(xué)習(xí)率。

1.2 有效通道注意力模塊

近些年來已經(jīng)證實(shí)通道注意力在改善卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能方面有巨大的潛力，但為了獲取更好的性能，通道注意力模塊向著更加復(fù)雜的方向發(fā)展，這也就不可避免增加了計(jì)算參數(shù),提高了訓(xùn)練時間。相比于較為復(fù)雜的SE模塊，ECA模塊省去了中間的全連接層，取而代之的是用一種局部的跨通道交互方式代替了全連接層，實(shí)現(xiàn)不同通道的交互，即只需要考慮每個通道與其k個近鄰?fù)ǖ乐g的相互作用，如此就可以減少大量運(yùn)算參數(shù)，節(jié)省訓(xùn)練時間，ECA模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 ECA模塊[9]

ECA模塊的具體工作過程首先是對經(jīng)過卷積變換后每個通道的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行全局均值處理(Global Average Pooling，GAP)，目的是獲取每個通道的全局信息，彌補(bǔ)卷積核較小時所帶來無法獲取局部感受視野之外信息的缺陷。表達(dá)式如式(5)所示：

式中：uc表示特征通道，yc為uc的全局特征值，c為特征通道個數(shù)，W、H分別表示數(shù)據(jù)的寬度和長度。因?yàn)镋CA的目的是局部的跨通道交互，所以在計(jì)算通道權(quán)重時只考慮和k個臨近通道間的相互作用，表達(dá)式如下：

式中：Ω ki表示yji的k個相鄰?fù)ǖ赖募希冶硎緎igmoid激活函數(shù)，這種局域型約束避免了全連接層跨所有通道的交互，大大提升模型效率。如此一來，每個ECA模塊涉及的參數(shù)量就只有k·c個，相比于SE模塊中個參數(shù)要少得多。于是，該表達(dá)式可以由k個卷積核的一維卷積運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)，表達(dá)式如下：

如上所述，k在模型中是一個關(guān)鍵參數(shù)，決定了通道交互的范圍大小，所以k值的選取是影響模型性能的一個關(guān)鍵因素。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[9]，k值與通道數(shù)c有關(guān)，兩者之間存在著某些映射關(guān)系，而指數(shù)函數(shù)往往被應(yīng)用于處理這種非線性映射關(guān)系，由于通道數(shù)c常設(shè)置為2的整數(shù)次冪，所以可以得到表達(dá)式如下：

已知通道數(shù)C，可以反推k的表達(dá)式為

式中：γ、b為調(diào)節(jié)參數(shù)，根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)節(jié)，本次模型k的取值為3。

2 改進(jìn)的CNN軸承故障診斷算法

2.1 模型結(jié)構(gòu)

為了從原始數(shù)據(jù)中挖掘更多的特征信息，增強(qiáng)特征信號的提取，削弱噪聲對診斷結(jié)果的干擾，提升模型的泛化性和通用性，本文將傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò)與有效通道注意力模塊相結(jié)合構(gòu)成了一個新的網(wǎng)絡(luò)模型，簡稱為ECACNN模型，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

由圖3可知，ECACNN模型共13層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，首先由卷積層對原始信號進(jìn)行特征提取；其次由ECA層學(xué)習(xí)卷積層通道信息，獲取全局信息，調(diào)整特征通道權(quán)重；再次連接最大值池化層進(jìn)行降維，保留主要特征信息，減少計(jì)算參數(shù)；然后重復(fù)進(jìn)行卷積、ECA、池化步驟2次，對數(shù)據(jù)特征進(jìn)行深度挖掘；再后連接第4個卷積層，輸出通道數(shù)量為10，目的是方便數(shù)據(jù)分類；最后連接全局均值池化層對每個通道特征值求平均，由Softmax 分類器輸出分類結(jié)果，如果結(jié)果未達(dá)到收斂要求，則重新循環(huán)。

為了進(jìn)一步優(yōu)化模型，卷積層均采用Relu 激活函數(shù)，可以增加模型的非線性特征提取能力，同時采用批量歸一化處理技術(shù)（Batch Normalization，BN），可以有效防止梯度消失的情況發(fā)生，從而提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。模型中選擇Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.001，采用交叉熵函數(shù)作為反向傳播損失函數(shù)，訓(xùn)練輪次為50次，批量大小為50。目前對于網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選取尚沒有明確的說法，本文經(jīng)過反復(fù)測試選取最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)尺寸如表1所示。

表1 ECACNN結(jié)構(gòu)參數(shù)

圖3 ECACNN 結(jié)構(gòu)圖

2.2 診斷流程

本文提出的ECACNN模型診斷流程如圖4所示。

圖4 ECACNN算法結(jié)構(gòu)流程圖

具體步驟如下：

（1）對原始信號進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，首先將數(shù)據(jù)分段，每段長度為1 024，為了擴(kuò)充樣本數(shù)量，分段時采用重疊采樣，隨后將數(shù)據(jù)reshape為36×36的二維矩陣格式，最后將處理好的數(shù)據(jù)按照15：1：1的比例分配為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。

（2）初始化網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，設(shè)置卷積核尺寸、數(shù)量和步長，將偏置、權(quán)值等按隨機(jī)正態(tài)分布初始化，設(shè)置學(xué)習(xí)率、優(yōu)化器、批數(shù)量和訓(xùn)練輪數(shù)等參數(shù)。

（3）開始網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，首先進(jìn)行前向傳播逐層獲取數(shù)據(jù)特征，隨后進(jìn)行反向傳播微調(diào)權(quán)值和偏置，重復(fù)執(zhí)行前向傳播與反向傳播，直至模型收斂，結(jié)束訓(xùn)練，保存模型參數(shù)。

（4）將測試集輸入訓(xùn)練好的模型中，最終得到滾動軸承故障診斷的分類結(jié)果，完成模型流程。

3 實(shí)驗(yàn)分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來自美國凱斯西儲大學(xué)(Case Western Reserve University,CWRU)公開的軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，軸承型號采用SKF-6205-2RS型深溝球軸承，滾動軸承故障采集設(shè)備如圖5所示。

圖5 滾動軸承故障采集設(shè)備

使用電火花加工技術(shù)加工出直徑為0.007 inches、0.014 inches、0.021 inches 和0.028 inches（1 inches≈25.4 mm）的凹坑，用于模擬軸承故障中經(jīng)常出現(xiàn)的點(diǎn)蝕故障形式，故障位置分別位于內(nèi)圈、外圈和滾動體。采樣頻率為12 kHz。負(fù)載分為0～3馬力4種負(fù)載程度，本文所選取的0、1、2、3馬力負(fù)載下4種樣本集分別為樣本集A、B、C、D，以樣本集A的采集為例，樣本長度取為1 024個數(shù)據(jù)點(diǎn)，取10種不同的軸承工作狀態(tài)，每種工作狀態(tài)取1 700個樣本，樣本集A數(shù)據(jù)樣本描述見表2。

表2 樣本集A故障數(shù)據(jù)表

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的擬合能力，如果訓(xùn)練樣本數(shù)量過少則會導(dǎo)致過擬合，使得訓(xùn)練準(zhǔn)確率升高的同時而測試準(zhǔn)確率下降。為了避免過擬合的問題，需要對樣本數(shù)量進(jìn)行擴(kuò)充。因此本文采用重疊采樣的方法擴(kuò)充訓(xùn)練樣本，如圖6所示。從數(shù)據(jù)開始位置進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集樣本長度為1 024，每次采集過后向右偏移64個數(shù)據(jù)點(diǎn)再次進(jìn)行采集，直至采集完全部原始故障數(shù)據(jù)。

圖6 數(shù)據(jù)集重疊采樣

為了更好發(fā)揮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對二維圖像處理的優(yōu)勢，將原始的一維信號[1 024，1]重構(gòu)為二維特征矩陣[36，36，1]，1 024表示原始信號樣本長度，36表示重構(gòu)后特征圖的長寬，1表示通道數(shù)。

3.2 恒定負(fù)載實(shí)驗(yàn)診斷結(jié)果分析

分別使用處理好的數(shù)據(jù)集A、B、C、D 進(jìn)行訓(xùn)練和檢測，通過對比GAPCNN和CNN，驗(yàn)證ECACNN在恒定負(fù)載下的滾動軸承故障診斷能力。在其他兩種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立過程中，采用控制變量的方法，GAPCNN與ECACNN除ECA模塊不同，其他結(jié)構(gòu)、參數(shù)完全相同；GAPCNN與CNN的區(qū)別僅在于GAPCNN 使用全局均值池化層代替了全連接層，除此之外結(jié)構(gòu)參數(shù)完全相同。這樣做的目的是通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比可以清晰看出ECA模塊和GAP層對模型造成的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 3種算法診斷精度及訓(xùn)練時間對比

由表3可知，3種算法均有較高的診斷準(zhǔn)確率，ECACNN模型的準(zhǔn)確率最高，但相比GAPCNN模塊，訓(xùn)練時間有少量增加。GAPCNN 和CNN 相對比，在不降低診斷準(zhǔn)確率的前提下，由于全局均值池化縮減了參數(shù)計(jì)算量，使得訓(xùn)練時間有較大幅度縮減，圖7所示為在C數(shù)據(jù)集下3種模型前1 500步（前5輪）的訓(xùn)練準(zhǔn)確率曲線圖。

圖7 3種方法訓(xùn)練準(zhǔn)確率對比

由圖7可知，ECACNN 和GAPCNN 在400步左右開始收斂，但GPACNN 波動較大，不如ECACNN穩(wěn)定，CNN 則要接近1 000步開始收斂。為了進(jìn)一步考察ECACNN模型出現(xiàn)故障診斷失誤的細(xì)節(jié)情況，本文引入了多分類混淆矩陣對診斷結(jié)果進(jìn)一步分析，模型在2馬力下的診斷結(jié)果如圖8所示。

圖8 多分類混淆矩陣

由圖8可知，ECACNN 在2馬力下的診斷失誤為將滾動體0.18 mm 故障錯診為滾動體0.36 mm、0.54 mm故障，通過觀察不難發(fā)現(xiàn)，所出現(xiàn)的診斷失誤都是故障類型相同、故障程度不同之間的診斷失誤，這說明ECACNN模型在針對故障類型的診斷中有著較高的準(zhǔn)確率，充分證明了ECACNN模型在提取故障信息細(xì)節(jié)特征上有著巨大的優(yōu)勢。

3.3 變負(fù)載實(shí)驗(yàn)診斷結(jié)果分析

變負(fù)載實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)思路為：分別使用1、2、3馬力負(fù)載下的訓(xùn)練樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練，然后使用另外兩種馬力負(fù)載下的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。同時為了進(jìn)一步對比分析ECACNN 相較于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化性，選取模型參數(shù)相同的GAPCNN，引入文獻(xiàn)[8]中人工特征+SVM、文獻(xiàn)[12]中WDCNN實(shí)驗(yàn)結(jié)果作為對照，如圖9與表4所示。

分析圖9及表4可得，人工特征提取+SVM的方法準(zhǔn)確率要大幅低于其他3種網(wǎng)絡(luò)模型，原因是人工特征提取適應(yīng)性不強(qiáng)，SVM的非線性表達(dá)能力限制了模型應(yīng)對變工況的故障診斷；由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比人工特征提取具有自適應(yīng)提取特征的能力，所以網(wǎng)絡(luò)泛化性有所提高，WDCNN 采用第一層尺寸為116×1的大卷積核彌補(bǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部感受視野丟失全局信息的缺陷；GAPCNN使用全局均值池化層代替全連接層，可以有效避免全連接層中過擬合的問題，但實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示GAPCNN在應(yīng)對變負(fù)載工況下的診斷效果并不理想，這是由于負(fù)載不同會造成數(shù)據(jù)發(fā)生一定變化，這就需要網(wǎng)絡(luò)模型可以透過這些變化去尋找數(shù)據(jù)間更深層的內(nèi)在聯(lián)系，而ECACNN網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整特征通道權(quán)重，加強(qiáng)了各通道之間的交互，可以發(fā)掘更多數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，所以在變負(fù)載實(shí)驗(yàn)中獲得了最高的94.8%平均準(zhǔn)確率。

表4 各模型變負(fù)載實(shí)驗(yàn)診斷準(zhǔn)確率/(%)

圖9 變負(fù)載實(shí)驗(yàn)診斷結(jié)果對比圖

通過觀察可以發(fā)現(xiàn)CNN、WDCNN、人工特征+SVM 3種診斷方法在負(fù)載變化跨度較大，即從1馬力負(fù)載到3馬力負(fù)載相互變化時，診斷準(zhǔn)確率均有較大幅度的下降，這說明負(fù)載變化越大，信號之間的差異越大，模型就越難從信號中提取出故障特征，但由于ECACNN模型具有掌握全局特征信息、跨通道局部交互的特點(diǎn)，在大跨度負(fù)載變化測試中反而表現(xiàn)優(yōu)異，分別達(dá)到了98%和97.7%的準(zhǔn)確率，證明了ECA模型在變負(fù)載工況下優(yōu)良的診斷性能。

3.4 噪聲實(shí)驗(yàn)診斷結(jié)果分析

在工程實(shí)際環(huán)境中，傳感器接收到的信號往往無法避免噪聲干擾，為了驗(yàn)證ECACNN在噪聲環(huán)境中的性能，在原故障數(shù)據(jù)中添加不同信噪比(Signal to Noise Ratio，SNR)的高斯白噪聲，信噪比的公式如下：

負(fù)載為0馬力下內(nèi)圈故障程度為0.18 mm 故障信號分別在無噪聲、SNR=5、SNR=-3條件下的信號波形圖如圖10所示。

由圖10可知，添加噪聲后憑肉眼已經(jīng)無法區(qū)分故障類型。本文使用A、B、C、D 不同負(fù)載的數(shù)據(jù)集并添加信噪比為-3、-1、3、5的噪聲信號，在多負(fù)載不同信噪比噪聲條件下進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)，用以證明ECACNN模型在有噪聲條件下仍具有良好的泛化能力。為了反映模型在真實(shí)噪聲環(huán)境中的故障診斷性能，訓(xùn)練集采用數(shù)據(jù)集A、B、C、D中不含噪聲的訓(xùn)練樣本，然后在分別在測試集加入不同信噪比的高斯白噪聲，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

圖10 原始信號與添加噪聲信號

表5 各負(fù)載下對于不同信噪比測試信號準(zhǔn)確率/(%)

由表5可知，ECACNN模型在4個樣本集中的表現(xiàn)均高于GAPCNN模型，在信噪比為-1時平均準(zhǔn)確率高出GAPCNN23.6 %，當(dāng)信噪比進(jìn)一步降低，ECACNN的診斷準(zhǔn)確率也有大幅度下降，但仍領(lǐng)先于GAPCNN10%以上。信噪比為5時，ECACNN模型的平均診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了99.9 %，這說明ECACNN模型在低噪環(huán)境中抗噪效果更加顯著。

3.5 通用性實(shí)驗(yàn)診斷結(jié)果分析

為了驗(yàn)證模型在不同軸承環(huán)境中的通用性，本文引入江南大學(xué)采集的軸承故障數(shù)據(jù)集[13]，數(shù)據(jù)集采樣頻率為50 kHz，轉(zhuǎn)速分別為600 r/min、800 r/min，1 000 r/min。利用線切割加工技術(shù)，在試驗(yàn)臺滾動軸承外圈、內(nèi)圈及滾柱加工出0.3 mm×0.05 mm(寬×深)微小凹痕，模擬外圈、內(nèi)圈及滾動體故障，采集設(shè)備如圖11所示。

圖11 江南大學(xué)軸承故障數(shù)據(jù)采集設(shè)備[13]

樣本長度設(shè)定為1 024，依據(jù)故障類型將數(shù)據(jù)集分為4類，并分別按照轉(zhuǎn)速為600 r/min、800 r/min、1 000 r/min 劃分為數(shù)據(jù)集E、F、G，其中數(shù)據(jù)集E 如表6所示。

圖12所示為3種網(wǎng)絡(luò)模型對于數(shù)據(jù)集E驗(yàn)證集準(zhǔn)確率對比圖，可見ECACNN和GAPCNN模型的收斂速度要快于CNN模型，并且ECACNN模型的診斷準(zhǔn)確率要明顯高于其他兩種模型。

表6 軸承故障數(shù)據(jù)集E

圖12 3種方法驗(yàn)證集準(zhǔn)確率對比

為了進(jìn)一步證明ECACNN模型具有良好的通用性，對于不同轉(zhuǎn)速的E、F、G數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，測試集平均準(zhǔn)確率如表7所示。

表7 通用性實(shí)驗(yàn)結(jié)果/(%)

分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，3種模型對于本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的診斷準(zhǔn)確率均有所下降，這可能是由于采集設(shè)備的精度有限以及混入噪聲較多導(dǎo)致，但ECACNN模型對于E、F、G 數(shù)據(jù)集的診斷準(zhǔn)確率均以較大幅度領(lǐng)先GAPCNN 及CNN模型，可以證明相比傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ECACNN模型具有更強(qiáng)的通用性。

4 結(jié)語

針對傳統(tǒng)CNN 及現(xiàn)有軸承故障診斷算法通道特征丟失所導(dǎo)致的準(zhǔn)確率下降以及抗噪性和泛化性較差的問題，提出了改進(jìn)的ECACNN 智能診斷算法，該算法添加了特征通道注意力模塊，彌補(bǔ)了現(xiàn)有算法通道特征丟失、卷積局部視野難以掌握全局特征以及傳統(tǒng)注意力模塊中全連接層降維導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失的缺陷。并通過多種滾動軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)，證明了該算法的優(yōu)良特性，結(jié)論如下：

（1）ECACNN相比GAPCNN、CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的診斷準(zhǔn)確率，僅增加了少量的訓(xùn)練時間。

（2）模型在恒定負(fù)載與變負(fù)載條件下均有出色的性能表現(xiàn)，在應(yīng)對大跨度變負(fù)載工況時表現(xiàn)優(yōu)異。

（3）ECACNN模型在有噪聲條件下仍具有優(yōu)良的診斷性能，尤其在低噪環(huán)境中表現(xiàn)顯著。

（4）ECACNN模型具有良好的通用性，可以適應(yīng)于不同軸承的故障診斷測試。