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一个关于使用MSRDCN（多尺度残差深度卷积网络）、FEAM（频率增强注意力模块）和AMSFM（自适应多尺度特征融合模块）进行轴承故障诊断的详细MATLAB实现方案。涵盖从理论基础、模型架构、代码实现到实验分析的完整内容。
基于MSRDCN、FEAM与AMSFM的轴承故障诊断MATLAB实现
摘要
本文针对旋转机械关键部件——滚动轴承的故障诊断问题，提出了一种融合多尺度残差深度卷积网络（MSRDCN）、频率增强注意力模块（FEAM）和自适应多尺度特征融合模块（AMSFM）的智能诊断模型。该模型旨在充分利用振动信号中的时域和频域信息，自适应地聚焦于与故障相关的关键特征，并通过多尺度融合策略增强模型的特征表达能力。文中详细阐述了模型的理论基础、各模块的架构设计，并提供了完整的MATLAB代码实现流程。通过对公开轴承数据集（如CWRU）的实验分析，验证了所提模型在强噪声环境下仍能保持高精度、高鲁棒性的故障诊断性能。
关键词：故障诊断；滚动轴承；深度学习；注意力机制；多尺度特征融合；MATLAB
第一章：引言
1.1 研究背景与意义
滚动轴承是电机、齿轮箱、风机等旋转机械中最广泛使用的关键部件之一，其运行状态直接影响到整个设备的安全性与可靠性。由于长期在高速、重载、变工况等恶劣条件下工作，轴