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本发明公开了一种基于门控融合Transformer的风机叶片开裂故障检测方法，该方法包括采用门控残差神经网络对风机叶片数据进行特征提取并强化关键特征的表达，接着通过融合模块进行风机数据在同一特征的不同通道以及不同特征的同一通道上的信息融合，并将融合后的特征向量输入至Transformer(一种深度学习模型)中进行特征学习，增强重要特征信息的影响力，提高模型的抗噪能力。本发明利用基于门控融合Transformer的深度模型可以挖掘风机叶片数据的深层信息，与传统的故障诊断方法相比，重点关注了数据中各
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116049758 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211356267.5 (22)申请日 2022.11.01 (71)申请人 盐城工学院 地址 224007
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