标题：基于多源混合注意力网络的齿轮箱跨工况故障诊断
作者：刘桂生 吴荫南 王煜伟 张春阳 黄俊 解云 王胜军；饶朗 肖凯文
作者单位：谏壁发电厂，江苏 镇江 212006；东南大学能源与环境学院，江苏 南京 211189
关键字：齿轮箱；多源域适应；跨工况；故障诊断；注意力机制
摘要：灵活运行下的火电机组产生了海量的不同工况数据，为齿轮箱部件多源域、跨工况故障诊断提供了数据条件。针对该场景下传统单源域适应方法诊断准确率低以及多源域方法依赖专家知识的问题，提出了一种多源混合注意力网络（Multi-source Hybrid Focus Network，MHFN）。首先，通过含有混合注意力机制和交叉归一化机制的特征提取器，提取所有样本的初级特征；其次，通过Wasserstein距离在各个源域私有特征提取器上分别对齐各个源域与目标域；最后，将各个分类器的概率输出取平均值，获得最终的多故障诊断结果。在行星齿轮箱数据集上的多源跨工况故障诊断实验结果表明，所提模型具有较高的多源跨工况故障诊断性能。