Gearbox fault diagnosis method with multi-domain feature fusion based on attention mechanism

CHEN Fuxing; LENG Sheng; GAO Hailin; HUANG Haize; LU Fengxia; TANG Peng

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.002

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Gearbox fault diagnosis method with multi-domain feature fusion based on attention mechanism

·Vibration·Noise·Monitoring·Diagnosis· | 更新时间：2026-02-12

- Gearbox fault diagnosis method with multi-domain feature fusion based on attention mechanism
- Journal of Mechanical Strength Vol. 48, Issue 2, Pages: 12-20(2026)
- 作者机构：
  
  南京航空航天大学机电学院，南京 210016
- 作者简介：
  
  LENG Sheng, E-mail: meesleng@nuaa.edu.cn
- 基金信息：
  
  Fund of the State Key Laboratory of Helicopter Transmission Technology(HTL-0-21G13)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.002
  CLC： TH132.41;TH165.3
- Received：15 May 2024，
  
  Revised：2024-07-08，
  
  Published：15 February 2026
- 稿件说明：
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陈富星，冷晟，高海淋，等. 注意力机制下多域特征融合的齿轮箱故障诊断方法［J］. 机械强度，2026，48（2）：12-20.

CHEN Fuxing，LENG Sheng，GAO Hailin，et al. Gearbox fault diagnosis method with multi-domain feature fusion based on attention mechanism［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（2）：12-20.
陈富星，冷晟，高海淋，等. 注意力机制下多域特征融合的齿轮箱故障诊断方法［J］. 机械强度，2026，48（2）：12-20. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.002.

CHEN Fuxing，LENG Sheng，GAO Hailin，et al. Gearbox fault diagnosis method with multi-domain feature fusion based on attention mechanism［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（2）：12-20. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.002.

摘要

目的

针对单一数据域模型在齿轮箱故障诊断中难以精准识别微弱故障特征的局限性，提出一种注意力机制下多域特征融合的故障诊断方法，以提升诊断准确率、稳定性及泛化能力。

方法

首先，从振动信号的时域、频域提取无量纲特征与频谱特征。其次，通过连续小波变换结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network

CNN）提取时-频域深度特征。然后，引入注意力机制对多域特征进行动态加权融合，强化关键特征并弱化冗余信息。最后，通过分类器完成故障识别，基于二级齿轮箱试验数据集验证方法有效性。

结果

在二级齿轮箱试验数据集上的测试结果表明，所提方法诊断准确率达到99.77%，优于单一域模型，验证了其在微弱故障识别与多工况适应方面的有效性与稳定性。

Abstract

Objective

Aiming at the limitation that single data domain models are difficult to accurately identify subtle fault features in gearbox fault diagnosis

a fault diagnosis method with multi-domain feature fusion under attention mechanism was proposed to improve diagnostic accuracy

stability and generalization ability.

Methods

Firstly

dimensionless features and spectral features were extracted from the time domain and frequency domain of vibration signals. Secondly

deep time-frequency domain features were extracted by combining continuous wavelet transform with convolutional neural network (CNN). Then

an attention mechanism was introduced to dynamically weight and fuse multi-domain features

strengthening key features and weakening redundant information. Finally

a classifier was used to complete fault identification

and the effectiveness of the method was verified based on a secondary gearbox test dataset.

Results

Test results on a secondary gearbox test dataset show that the proposed method achieves a diagnostic accuracy of 99.77%

outperforming single-domain models and verifying its effectiveness and stability in identifying weak faults and adapting to multiple operating conditions.

关键词

Keywords

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