Bearing fault diagnosis is of great importance to decrease the damage risk of rotating machines and further improve economic profits. Recently, machine learning, represented by deep learning, has made great progress in bearing fault diagnosis. However, applying deep learning to such a task still faces a major problem. A deep network is notoriously a black box. It is difficult to know how a model classifies faulty signals from the normal and the physics principle behind the classification. To solve the interpretability issue, first, we prototype a convolutional network with recently-invented quadratic neurons. This quadratic neuron empowered network can qualify the noisy bearing data due to the strong feature representation ability of quadratic neurons. Moreover, we independently derive the attention mechanism from a quadratic neuron, referred to as qttention, by factorizing the learned quadratic function in analogue to the attention, making the model with quadratic neurons inherently interpretable. Experiments on the public and our datasets demonstrate that the proposed network can facilitate effective and interpretable bearing fault diagnosis.


翻译:断层诊断对于降低旋转机器的损坏风险和进一步提高经济利润非常重要。 最近,以深层学习为代表的机器学习在诊断缺陷方面取得了巨大进展。 然而,将深层学习应用于这种任务仍面临一个重大问题。 深层网络是一个臭名昭著的黑盒。 很难知道模型如何将正常和物理原理的错误信号归结于分类背后的正常和物理原理。 首先,为了解决可解释性问题,我们先用最近发明的二次神经元来制作一个革命网络的原型。 这个四面神经增强能力网络可以通过二次神经元具有很强的特征代表能力来限定噪音的携带数据。 此外,我们独立地从一个被称为“振动”的二次神经元中获取关注机制,将所学的二次曲线功能与注意力相提,使具有四面神经元的模型自然可以解释。 对公众和我们的数据集的实验表明,拟议的网络可以促进有效和可解释的断层诊断。

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