基于transformer的风机故障诊断模型

基于Transformer的风机故障诊断模型是一种基于深度学习的方法，该模型使用Transformer作为编码器，用于将风机的时间序列数据转换为向量表示。模型使用该向量表示来预测风机是否存在故障。

具体地说，该模型将时间序列数据作为输入，并使用Transformer编码器将其转换为向量表示。然后，将该向量表示输入到多层感知机（MLP）中，以预测风机是否存在故障。此外，该模型还使用了注意力机制，以便将注意力放在不同的时间步上，从而更好地捕捉时间序列中的信息。

该模型的优点是可以处理变长序列数据，并且能够有效地捕捉时间序列中的信息。它可以在故障诊断领域中得到广泛应用，如风电场、工业自动化等领域。