故障诊断是在工业设备、电子系统等领域保障运行安全，降低停机损失的重要环节，故障诊断的精度与效率直接影响着设备的运维水平和生产质量。传统故障诊断模型存在特征提取精度低、故障识别鲁棒性差、复杂工况适配性差的问题，很难准确捕捉到故障特征中的关键信息，容易受噪声干扰而产生诊断错误。注意力机制聚焦重要特征、抑制冗余信息，可有效改善故障诊断模型的特征提取能力、诊断能力，这为优化故障诊断模型提供关键技术支撑。聚焦故障诊断实操场景，弱化理论推导，重点探索注意力机制在故障诊断模型中的优化路径、实操设计和验证方法，通过优化注意力机制的结构和参数，提升故障诊断模型的故障识别精度及抗干扰能力，适配复杂实操工况。实践表明，基于注意力机制优化的故障诊断模型可有效提高故障识别精度，提高模型抗噪声干扰能力和复杂工况适配性，为故障诊断模型的升级改造及实操应用提供有效参考。