Nov, 2023

TSViT：一种用于故障诊断的时间序列视觉变换器

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TL;DR传统的卷积神经网络（CNN）在捕捉时间特征（即振动信号随时间的变化）方面存在局限性，为解决这个问题，本文引入了一种新颖的模型，即时间序列视觉变换器 (TSViT)，专门用于故障诊断。TSViT 模型一方面通过集成卷积层对振动信号进行分段并捕捉局部特征，另一方面采用变压器编码器来学习长时间序列的信息。在两个不同数据集上与其他方法进行的实验结果验证了 TSViT 的有效性和通用性，并对其超参数对模型性能、计算复杂度和整体参数数量的影响进行了比较分析。TSViT 在两个测试集上分别达到了 100% 和 99.99% 的平均准确率。
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发现论文，激发创造
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    Oct, 2023

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    Jun, 2024

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    Dec, 2023