算法流程圖如下：詳細算法步驟1.信號生成與特征提取模擬生成四類典型信號：單頻正弦波、多頻疊加波、高斯峰信號、高斯脈沖信號添加真實環境噪聲：低頻背景干擾和高頻隨機噪聲使用三重特征提取器并行處理：時域統計特征、頻域譜特征、時頻聯合特征構建6×170×800維特征張量（幀×特征×樣本）2.數據預處理與網絡構建按7:1:2比例劃分訓練驗證測試集實施通道級批歸一化：僅用訓練集統計量標準化全數據集設計輕量CNN架構：單卷積層...

完整的算法流程圖可適當參考下圖：詳細的算法流程步驟1.參數初始化：根據信號長度和采樣率確定時間軸(Atao)和頻率軸(Af)設置歸一化角度(Ana)和窗長(Awl)的采樣網格定義高斯窗的寬度參數(Gc0.3)2.信號預處理：對原始信號進行零填充擴展避免邊界效應，確保窗口操作完整性3.四維參數空間遍歷：外層循環：遍歷所有窗長(Nwl種)內層循環：遍歷所有歸一化角度(Nna種)對每個(窗長,角度)組合執行后續計算4.窗函數構建：基于當前窗長創建...

一、多Loss平衡的核心挑戰在工業設備故障診斷中，常需同時優化多個任務，例如：故障分類（交叉熵損失）異常檢測（重構損失，如MAEMSE）故障嚴重性評估（回歸損失）時序特征一致性（對比損失）不平衡表現如下：不同任務收斂速度差異大（如分類損失下降快，重構損失波動劇烈）任務重要性不同（分類準確率>嚴重性評估）噪聲干擾導致部分Loss誤導優化方向（如傳感器噪聲影響重構損失）二、多Loss平衡方法及故障診斷適配分析1.手動固...

一、模態分解方法是否存在固有泄露？分解方法的全局性大多數模態分解方法（如VMD、EMD）需要完整的信號輸入進行分解，其本質是通過全局優化或迭代過程提取模態分量（IMF）。這意味著：如果直接在整個數據集（含未來測試數據）上分解，分解后的IMF會隱含未來信息。在訓練階段使用這些IMF訓練模型時，模型會間接“看到”未來數據，導致數據泄露。泄露的根源泄露并非來自分解方法本身，而是來自不合理的預處理流程。若分解步驟在數...

在變工況滾動軸承故障診斷中，引入先驗知識是提升深度學習模型準確率的關鍵策略，尤其是在數據稀缺、工況復雜或噪聲干擾嚴重的場景下。以下從數據預處理、模型設計、損失函數優化、特征融合四個維度簡單說明如何系統性地引入先驗知識。一、數據層面：基于物理機理的數據增強與特征引導1.物理模型驅動的數據增強（1）故障仿真生成：利用滾動軸承動力學模型（如Hertz接觸理論、故障脈沖響應模型）生成仿真振動信號，模擬不同故障...

目標：區分正常與病理性膝關節VAG信號：通過模擬信號生成、濾波、峰值檢測與時頻分析，判斷信號是否異常。關鍵指標：基于濾波后信號的峰值數量（>30則判定為異常）。模塊:(1)信號生成正常信號：vagnormalsin(2pi50t)+0.2randn(size(t))設計意圖：50Hz正弦波模擬正常關節振動，疊加弱噪聲（標準差0.2）。病理性信號：vagpathologysin(2pi50t)+1.0sin(2pi120t)+0.7randn(size(t))設計意圖：在50Hz基礎上添加120Hz高頻成分（幅度1....

圖像降噪是小波變換的重要應用之一，通過結合VisuShrink閾值、均值濾波、中值濾波等技術，可以在保留圖像細節的同時有效去除噪聲。小波去噪基礎流程小波去噪的核心思想是利用小波變換的多分辨率特性，將圖像分解為不同頻率的子帶（低頻近似+高頻細節），通過處理高頻子帶中的噪聲系數，再重構得到降噪圖像?；静襟E如下：小波分解：將含噪圖像分解為多級小波系數（如使用Daubechies小波）。閾值處理：對高頻子帶（水平、垂直、...

以齒輪箱故障數據為例，故障工況如下：(a)健康狀態HEA；(b)切齒故障CTF；(c)缺齒故障MTF；(d)齒根裂紋RCF；(e)齒面磨損SWF；(f)滾動體故障BF；(d)復合故障CWF；(e)內圈故障IRF；(f)外圈故障ORF。下圖為齒輪箱九種狀態的多尺度特征學習情況。鑒于不同尺寸的卷積核能提取不同頻率段的特征，可以看出特征圖類似于通常的時間尺度表征映射圖，不同尺度的卷積操作能夠捕獲不同的特征信息，模型可以根據不同的狀態輸入振動信號自適應地...

案例使用的試驗數據來源于常見的凱斯西儲大學軸承數據中心，試驗臺采集的振動信號數據包括四種狀態，分別是健康狀態、內圈故障、滾動體故障、外圈故障。案例選擇驅動端振動傳感器采集的數據，采樣頻率為12000Hz，軸承信號為SKF6205。為簡化試驗，僅使用電動機負荷為0的振動信號，轉速為1797rmin。為便于對注意力的分布進行解釋，案例應用包絡譜作為模型的輸入。對于四種狀態的軸承數據，使用滑窗選取55段信號，每段信號包含1200...

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmimportpandasaspdimportglobimporttimefromqoresdk.clientimportWebQoreClientfromtqdmimporttqdmnotebookastqdmfromipywidgetsimportIntProgressdf35pd.readcsv('CS235.csv',indexcol0).dropna()df36pd.readcsv('CS236.csv',indexcol0).dropna()df37pd.readcsv('CS237.csv',indexcol0).dropna()df38pd.readcsv('CS238.csv',indexcol0).dropna()PlotParamet...

案例使用的試驗數據來源于常見的凱斯西儲大學軸承數據中心，試驗臺采集的振動信號數據包括四種狀態，分別是健康狀態、內圈故障、滾動體故障、外圈故障。案例選擇驅動端振動傳感器采集的數據，采樣頻率為12000Hz，軸承信號為SKF6205。為簡化試驗，僅使用電動機負荷為0的振動信號，轉速為1797rmin。為便于對注意力的分布進行解釋，案例應用包絡譜作為模型的輸入。對于四種狀態的軸承數據，使用滑窗選取55段信號，每段信號包含1200...

依據基本原理、分解過程和分解特性，可以將自適應模式分解方法分為三類，分別是基于時域局部特征、基于頻譜分割和基于時變濾波的信號分解方法?；跁r域局部特征的多分量信號分解方法基于時域局部特征的多分量信號分解方法，依據信號特征自適應地將多分量信號分解為一組分量，為多分量信號的進一步分析提供了便利。對于分解到的分量，一方面可以運用：Hilbert變換、能量算子、歸一化Hilbert變換、經驗調幅調頻分析、廣義過零點...