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（1）改进鹈鹕优化算法与变分模态分解融合的故障特征提取：
针对滚动轴承振动信号中故障特征微弱且受强噪声干扰的问题，提出了一种混合优化分解策略。首先，设计了改进的鹈鹕优化算法，在标准POA的基础上引入对立学习初始化种群，并采用莱维飞行机制更新鹈鹕位置，以增强全局搜索能力和避免早熟收敛。利用改进后的POA对变分模态分解中的两个关键参数——模态分量个数K和惩罚因子α进行自适应寻优，以包络熵作为适应度函数，寻找最优的参数组合。然后，将原始振动信号通过最优参数的VMD分解为多个本征模态函数，并计算每个IMF的时域特征（峰值、均方根、峭度）和频域特征（重心频率、频率熵）。通过相关性分析和方差贡献率筛选出含有最丰富故障信息的3~5个IMF分量进行信号重构。实验表明，该方法提取的特征在t-SNE可视化中呈现出清晰的类间分离，为后续诊断提供了高质量输入。
（2）CNN与BiLSTM级联的深度故障诊断模型：
为了充分利用重构后的一维时序信号，构建了一个卷积神经网络与双向长短期记忆网络级联的故障诊断架构。CNN部分由三个卷积块组成，每个块包含一维卷积层、批量归一化层和LeakyReLU激活函数，卷积核尺寸分别设置为3、5、7以提取不同尺度的局部特征。经过卷积操作后，特征图经过全局最大池化降维。然后将池化后的特征序列输入到BiLSTM层，BiLSTM能够同时捕获前向和后向的时序依赖关系，有效建模轴承振动信号中的周期性冲击特征。最后，将BiLSTM输出的隐藏状态拼接后送入全连接分类层。为了防止过拟合，在每个卷积块后添加了Dropout层，并在BiLSTM层间使用了层归一化。在凯斯西储大学数据集上的实验结果显示，该模型对滚动轴承内外圈、滚动体及复合故障的平均识别率达到99.2%，优于单一CNN或LSTM模型。
（3）时间卷积网络与多头掩码自注意力结合的剩余寿命预测：
为了准确预测轴承的剩余使用寿命，设计了一种混合时序预测模型。首先，利用时间卷积网络对原始振动信号提取多尺度时序特征，TCN通过因果卷积和膨胀卷积保证了对历史信息的完整覆盖，且可以并行计算提高了训练效率。然后将TCN输出的特征序列送入多头掩码自注意力模块，该模块通过注意力掩码屏蔽未来信息，确保预测时只依赖过去时刻的特征；多头设计使模型能够从不同表示子空间捕获设备退化过程中的复杂模式。在模型中集成了一个特征筛选子网络，通过对各通道特征的重要性评分，自动剔除与退化过程无关的噪声特征。模型输出为当前时刻的剩余寿命百分比。通过PRONOSTIA数据集验证，该模型的预测均方根误差相比标准TCN降低了18%，且预测结果更接近真实退化曲线。
import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from vmdpy import VMD # 假设已安装vmd库 # 改进鹈鹕优化算法（部分代码） def improved_poa_objective(params, signal): K, alpha = int(params[0]), params[1] # 调用VMD分解 u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha, 0.5, 0, 10, 500, 0, K) # 计算包络熵作为适应度（越小越好） return envelope_entropy(u[-1]) # CNN-BiLSTM模型定义 class CNNBiLSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(1, 32, kernel_size=3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(32) self.conv2 = nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=5, padding=2) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(64) self.conv3 = nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=7, padding=3) self.pool = nn.AdaptiveMaxPool1d(64) self.bilstm = nn.LSTM(128, 64, bidirectional=True, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(128, num_classes) self.dropout = nn.Dropout(0.3) def forward(self, x): x = torch.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.dropout(x) x = torch.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = self.pool(x) x = x.permute(0,2,1) # (batch, seq, features) lstm_out, _ = self.bilstm(x) pooled = lstm_out.mean(dim=1) # 全局平均池化 return self.fc(pooled) # TCN + Masked Attention预测模型 class TemporalConvNet(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_channels, kernel_size=3): super().__init__() layers = [] for i, out_ch in enumerate(num_channels): dilation = 2 ** i padding = (kernel_size - 1) * dilation layers.append(nn.Conv1d(input_dim if i==0 else num_channels[i-1], out_ch, kernel_size, dilation=dilation, padding=padding)) layers.append(nn.ReLU()) self.tcn = nn.Sequential(*layers) self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=num_channels[-1], num_heads=4, batch_first=True) def forward(self, x): tcn_out = self.tcn(x) # (batch, channels, seq) tcn_out = tcn_out.permute(0,2,1) # (batch, seq, channels) # 因果掩码（避免未来信息泄露） mask = torch.triu(torch.ones(tcn_out.size(1), tcn_out.size(1)) * float('-inf'), diagonal=1) attn_out, _ = self.attention(tcn_out, tcn_out, tcn_out, attn_mask=mask) return attn_out[:, -1, :] # 取最后一个时间步输出 # 训练循环示例 def train_early_stopping(model, train_loader, val_loader, epochs=50): optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) best_val_acc = 0 for epoch in range(epochs): model.train() for X, y in train_loader: optimizer.zero_grad() output = model(X) loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, y) loss.backward() optimizer.step() # 验证 val_acc = evaluate(model, val_loader) if val_acc > best_val_acc: best_val_acc = val_acc torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth') else: print(f'Early stopping at epoch {epoch}') break ",如有问题，可以直接沟通
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