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基于PCC-GCN-MHSA特征融合的故障诊断分析
本工具是一款专业的 滚动轴承故障诊断研究助手， 集成了 PCC特征提取 GCN图卷积网络 MHSA多头自注意力 等前沿算法。 通过智能特征融合技术，对输入的振动信号进行深度分析，自动识别轴承的故障类型与损伤程度， 助力科研人员快速完成 故障诊断实验与分析。
PCC-GCN-MHSA 故障诊断原理
特征融合
结合相位一致性 (PCC) 与深度学习特征，提取多域互补信息，增强故障特征的表达能力。
图卷积网络
利用 GCN 建模传感器之间的拓扑关系，有效捕捉振动信号的空间结构特征。
多头自注意力
引入 MHSA 机制，动态分配特征权重，聚焦关键故障频率成分，抑制背景噪声干扰。
常见问题
支持哪些数据格式？
本工具适用于描述性分析，输入采样频率、转速及故障现象即可获得辅助诊断建议。
如何提高准确率？
请尽可能详细地描述信号的时域波形特征、频域谱峰位置以及设备的具体工况参数。