针对大型机械装备环境噪声复杂,深度学习网络层数过深导致的巨大计算开销以及故障诊断人工特征提取的复杂性,提出改进残差结构的轻量级SCARN模型。SCARN模型使用蓝图可分离卷积代替常规卷积层,减少大量参数,设计轻量级空间通道注意力结构,加强特征表达能力,改进深度残差收缩模块,提高模型复杂噪声场景的鲁棒性。通过增加不同幅值的高斯白噪声模拟轴承信号复杂环境场景。实验结果表明,该模型4种评价指标均优于对比算法,具有良好的抗噪性能。
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