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摘要：一种基于通道并行融合多注意力机制的滚珠丝杠故障诊断方法，包括以下步骤：步骤S1，通过对滚珠丝杠加速度数据用格拉姆角场进行预处理转换为二维数据，建立滚珠丝杠数据集；步骤S2，将经过预处理后的滚珠丝杠数据集输入至图像分块模块，将输入图像分割为大小相同的小尺寸子图；步骤S3，然后建立基于通道并行融合多注意力机制的滚珠丝杠特征提取模块，分为四个阶段获得特征图；步骤S4，在经过4个阶段的计算后，在输出特征上使用全局平均池化层，最后使用SoftMax分类器实现滚珠丝杠故障分类，根据分类损失函数将梯度反向传播进行滚珠丝杠故障诊断模型参数的再次更新，训练测试完成后保存优化后的诊断模型。

主权项：1.一种基于通道并行融合多注意力机制的滚珠丝杠故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1,通过对滚珠丝杠加速度数据用格拉姆角场进行预处理转换为二维数据，建立滚珠丝杠数据集；步骤S2,将经过预处理后的滚珠丝杠数据集输入至图像分块模块，将输入图像分割为大小相同的小尺寸子图；步骤S3,构建基于通道并行融合多注意力机制的滚珠丝杠特征提取模块，分为四个阶段获得特征图；步骤S4,在经过四个阶段的计算后，在输出特征上使用全局平均池化层，最后使用SoftMax分类器实现滚珠丝杠故障分类，根据分类损失函数将梯度反向传播进行滚珠丝杠故障诊断模型参数的再次更新，训练测试完成后保存优化后的诊断模型；在所述步骤S3中，所述滚珠丝杠特征提取模块包含四个阶段，第一个阶段由线性嵌入模块和通道并行融合多注意力机制模块组成，后面三个阶段均由图像合并模块和通道并行融合多注意力机制模块组成，在通道并行融合多注意力机制模块中先经过通道分离将数据分别输入两个分支，左边分支进行浅层卷积操作可高效提取局部信息，右边分支经过SwinTransformer模块可关注全局信息和跨窗口的信息传递，其中：线性嵌入：将原始特征投影到任意维度，得到每个子图对应的特征向量；通道并行融合多注意力机制模块：输入的特征通道被分为两个分支，其中一个分支进行浅层卷积操作，经过三个步长为1的卷积，其中两个1×1卷积是普通卷积，3×3卷积是深度可分离卷积中的深度卷积，另一个分支经过SwinTransformer模块可更好地提取全局信息，当特征提取完成后，两个分支会进行级联操作，通道数相加，融合特征，最后使用通道混洗进行不同组之间的信息交流，使通道充分融合，高效准确的将局部特征与全局特征融合；SwinTransformer:先通过归一化层使得模型训练稳定，并添加残差连接，再将特征图输入窗口多头自注意力模块中，窗口多头自注意力模块先按照4×4大小对特征图进行图像分块，然后对每个图像分块分别计算自注意力，获得的自注意力结果先输入到层标准化模块中，然后将标准化结果输入到多层感知机模块中对输入的标准化结果进行非线性变换，得到的特征输入到移位窗口多头自注意力模块后进行移动，而后对移动后的窗口内的自注意力进行计算，得移动后窗口内的自注意力，移动后窗口内的自注意力结果输入层标准化模块，然后再将该标准化结果输入多层感知机模块对输入的标准化结果进行非线性变换，输出新的特征；图像合并：用于下采样以得到多尺度特征信息。

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