論文の概要: Residual Attention Single-Head Vision Transformer Network for Rolling Bearing Fault Diagnosis in Noisy Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00085v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 02:46:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:42:57.402233
• Title: Residual Attention Single-Head Vision Transformer Network for Rolling Bearing Fault Diagnosis in Noisy Environments
• Title（参考訳）: 騒音環境下での転がり軸受故障診断のための残留注意シングルヘッドビジョン変圧器ネットワーク
• Authors: Songjiang Lai, Tsun-Hin Cheung, Jiayi Zhao, Kaiwen Xue, Ka-Chun Fung, Kin-Man Lam,
• Abstract要約: 転がり軸受は、機器の性能、耐久性、安全性に直接影響を与える産業機械において重要な役割を担っている。 本稿では, 転がり軸受の故障診断のために, RA-SHViT-Net(Residual Attention Single-Head Vision Transformer Network)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.228544145500654
• License:
• Abstract: Rolling bearings play a crucial role in industrial machinery, directly influencing equipment performance, durability, and safety. However, harsh operating conditions, such as high speeds and temperatures, often lead to bearing malfunctions, resulting in downtime, economic losses, and safety hazards. This paper proposes the Residual Attention Single-Head Vision Transformer Network (RA-SHViT-Net) for fault diagnosis in rolling bearings. Vibration signals are transformed from the time to frequency domain using the Fast Fourier Transform (FFT) before being processed by RA-SHViT-Net. The model employs the Single-Head Vision Transformer (SHViT) to capture local and global features, balancing computational efficiency and predictive accuracy. To enhance feature extraction, the Adaptive Hybrid Attention Block (AHAB) integrates channel and spatial attention mechanisms. The network architecture includes Depthwise Convolution, Single-Head Self-Attention, Residual Feed-Forward Networks (Res-FFN), and AHAB modules, ensuring robust feature representation and mitigating gradient vanishing issues. Evaluation on the Case Western Reserve University and Paderborn University datasets demonstrates the RA-SHViT-Net's superior accuracy and robustness in complex, noisy environments. Ablation studies further validate the contributions of individual components, establishing RA-SHViT-Net as an effective tool for early fault detection and classification, promoting efficient maintenance strategies in industrial settings. Keywords: rolling bearings, fault diagnosis, Vision Transformer, attention mechanism, noisy environments, Fast Fourier Transform (FFT)
• Abstract（参考訳）: 転がり軸受は、機器の性能、耐久性、安全性に直接影響を与える産業機械において重要な役割を担っている。 しかし、高速や温度などの厳しい運転条件は、しばしば故障を負い、ダウンタイム、経済的な損失、安全上の危険をもたらす。 本稿では,転がり軸受の故障診断のための残留注意シングルヘッドビジョントランスネットワーク(RA-SHViT-Net)を提案する。 RA-SHViT-Netで処理する前に、Fast Fourier Transform(FFT)を用いて振動信号を時間から周波数領域に変換する。 このモデルは、局所的およびグローバルな特徴を捉え、計算効率と予測精度のバランスをとるために、SHViT(Single-Head Vision Transformer)を使用している。 特徴抽出を強化するため、Adaptive Hybrid Attention Block (AHAB)はチャネルと空間的注意機構を統合している。 ネットワークアーキテクチャには、Depthwise Convolution、Single-Head Self-Attention、Residual Feed-Forward Networks (Res-FFN)、AHABモジュールが含まれる。 ケース・ウェスタン・リザーブ大学とパダーボーン大学のデータセットによる評価は、RA-SHViT-Netの複雑な雑音環境における精度と堅牢性を示している。 早期故障検出・分類の有効なツールとしてRA-SHViT-Netが確立され,産業環境における効率的なメンテナンス戦略が促進された。 キーワード:転がり軸受、故障診断、視覚変換器、注意機構、ノイズ環境、高速フーリエ変換(FFT)

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