基于CNN-Former的電動(dòng)汽車永磁同步電機(jī)故障診斷
摘要： 針對(duì)電動(dòng)汽車永磁同步電機(jī)故障診斷中信號(hào)復(fù)雜多變和特征提取困難的問題，提出一種結(jié)合CNN和Transformer的故障診斷方法。該方法并行執(zhí)行CNN和Transformer架構(gòu)，在CNN編碼器中嵌入一種MSCA機(jī)制，加強(qiáng)模型對(duì)局部空間信息的學(xué)習(xí)能力。同時(shí)，采用重疊圖像塊合并策略和高效自注意力機(jī)制改進(jìn)Transformer的編碼層，提高模型對(duì)全局時(shí)序特征的提取能力。然后，設(shè)計(jì)一種輕... （共9頁）
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