基于S-L2UWE变换和SA-ConvNeXt的永磁同步直线电机导轨故障诊断

来源：振动与冲击杂志2024年第19期北京时间：

作者：吴艳萍，陆思良，宋俊材，王骁贤，吴先红，丁伟

单位：1.安徽大学电气工程与自动化学院，合肥230601；2.安徽大学互联网学院，合肥230039；3.安徽大学电子信息工程学院，合肥230601

摘要：本文提出了一种基于S-L2UWE（SL）变换和SA-ConvNeXt模型相结合的故障诊断方法，以解决永磁同步直线电机导轨磨损、滚珠磨损和滚珠缺失等多类型故障精准识别诊断的问题。首先对采集的振动信号进行S变换处理，将一维时域信号转化成二维时频图像；利用L2UWE算法对S变换后的图像进行增强，实现故障时频图像颜色和形状的细节特征增强显示；将自注意力模块（self-attention，SA）引入到ConvNeXt模型中，从特征通道层面上统计图像的全局信息，使网络关注重点特征，提高模型分类精度。最终，基于SL变换和SA-ConvNeXt深度学习模型对于直线导轨故障的识别准确率高达93.8%，能准确识别导轨和滚珠磨损、缺失等故障。对比实验和鲁棒性实验，验证了本文所提方法的有效性和优越性。<br>

关键词：直线导轨；SL变换；SA-ConvNeXt；故障诊断