transformer 滚轴故障诊断

transformer 是一种常用的神经网络模型，它在滚轴故障诊断中也有应用。根据引用所述，特征提取部分使用了matlab时频图变换工具箱和pytorch1.6实现的vision transformer（VIT）分类。引用中提到，传统轴承故障诊断通常采用各种特征提取方法对一维轴承信号进行处理，而本文使用小波时频图将一维轴承信号转换为二维的时频图，并以此作为VIT模型的输入进行故障诊断分类。据测试结果显示，使用这种方法进行滚轴故障诊断的精度可以达到99.5%。引用中提到了所用的数据集和数据划分方法。

相关问题

transformer轴承故障诊断

您好！对于Transformer（变压器）轴承故障的诊断，主要可以通过以下几个步骤进行：

1. 观察和检查：首先，进行外观检查，检查轴承是否存在明显的损坏、磨损、松动或异响等情况。还要注意检查轴承周围的密封情况和渗漏情况。

2. 振动分析：使用振动传感器和相关的分析工具，进行轴承的振动分析。通过分析频谱、幅值、相位等参数，可以判断是否存在异常振动，并进一步确定故障类型。

3. 温度监测：通过温度传感器实时监测轴承的温度变化情况。异常的温度升高可能表示轴承存在摩擦、过载或润滑不良等问题。

4. 油液分析：定期对变压器内部的油液进行化验分析，检测其中的金属颗粒、气体和水分等物质。异常的油液分析结果可能暗示着轴承故障。

5. 声音分析：使用声音传感器对轴承周围的噪音进行监测和分析。异常的声音特征（如异响）可能表示轴承存在故障。

需要注意的是，以上方法只是常用的一些诊断方法，实际的诊断过程可能需要综合应用多种技术手段和经验来进行判断。此外，对于高压变压器轴承故障的诊断，还需要考虑工作环境、负荷情况、变压器的运行历史等因素。建议在诊断过程中寻求专业人员的帮助和指导。

vision transformer轴承故障诊断

论文中介绍了一种使用多尺度卷积融合的一维视觉Transformer（Vision Transformer，VIT）用于轴承故障诊断的方法。传统的轴承故障诊断方法通常使用各种特征提取方法对一维轴承信号进行处理，如HHT包络谱、FFT频谱、小波能量谱等，但这些方法得到的特征仍然是一维数据。该论文采用小波时频图将一维轴承信号转换为二维的时频图（具有三个通道，形如真彩图），然后将其作为VIT的输入来进行故障诊断分类。实验结果显示，该方法在测试集上达到了99.5%的精度。因此，vision transformer可以用于轴承故障诊断。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一维信号轴承故障诊断：《用于轴承故障诊断的具有多尺度卷积融合的一维视觉Transformer》论文代码复现以及t...](https://blog.csdn.net/weixin_44782087/article/details/126447169)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于小波时频图与VIT vision transformer的轴承故障诊断](https://blog.csdn.net/qq_41043389/article/details/117083529)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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