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（1）改进供需优化算法用于深度学习模型参数自适应：
针对供优化算法易陷入局部最优的缺陷，提出了一种多策略改进的供需优化算法。初始化阶段采用Tent混沌映射生成均匀分布的种群，提高全局搜索覆盖度；在需求者位置更新中引入高斯扰动，扰动强度随迭代次数自适应衰减，帮助算法跳出局部极值；在供给者更新后增加多元学习策略，将当前最优解与其他个体进行交叉变异，增加种群多样性。将该算法用于优化变分模态分解的惩罚因子和模态分量数，以及Transformer-SVM模型的学习率、多头数等超参数。在CWRU轴承数据集上，改进算法使变分模态分解的包络熵降低了23%，显著提升了特征分离度。
（2）时序生成对抗网络与Transformer-SVM串联诊断模型：
为了解决故障样本不足的问题，采用时序生成对抗网络进行数据增强。生成器使用一维转置卷积和门控循环单元，判别器使用卷积网络和谱归一化。通过对抗训练生成逼真的故障振动信号，与原始数据混合后训练分类器。在分类器部分，提出Transformer与支持向量机串联架构：Transformer利用自注意力机制提取全局时序依赖特征，其输出的特征向量输入到支持向量机中进行分类。支持向量机采用径向基核函数，并通过改进供需优化算法优化核参数和惩罚系数。实验表明，数据增强后诊断准确率从92.1%提升到97.4%，对小样本故障（如内圈故障仅20个样本）识别率提高尤为显著。
（3）Transformer与双向长短期记忆网络并联的剩余寿命预测模型：
为了综合捕捉轴承振动信号的全局上下文和局部时序动态，设计了并联结构。一路利用Transformer编码器捕获长时间尺度上的趋势特征，另一路利用双向长短期记忆网络捕获短期冲击特征。两路输出的特征向量进行拼接后送入全连接回归层预测剩余寿命百分比。在PRONOSTIA数据集上，该模型在寿命预测任务中的均方根误差较单独使用Transformer或双向长短期记忆网络分别降低了15%和19%。通过集成改进供需优化算法对窗口长度和模型深度进行自动调优，进一步提升了泛化能力。
import numpy as np import torch import torch.nn as nn from vmdpy import VMD from sklearn.svm import SVC # 改进供需优化算法（Tent混沌初始化） def tent_map(N, dim, lb, ub): x = np.random.rand(N, dim) for i in range(1, N): x[i] = 2 * x[i-1] if x[i-1] < 0.5 else 2*(1-x[i-1]) return lb + x * (ub - lb) class ISDO: def __init__(self, obj_func, dim, bounds, pop=30, max_iter=50): self.obj = obj_func self.dim = dim self.bounds = bounds self.pop = pop self.max_iter = max_iter def optimize(self): X = tent_map(self.pop, self.dim, self.bounds[:,0], self.bounds[:,1]) fitness = np.array([self.obj(x) for x in X]) best_idx = np.argmin(fitness) best = X[best_idx].copy() for t in range(self.max_iter): sigma = 1.0 - t/self.max_iter # 高斯扰动幅度 for i in range(self.pop): if np.random.rand() < 0.5: # 需求者更新 + 高斯扰动 X[i] = X[i] + np.random.normal(0, sigma, self.dim) * (best - X[i]) else: # 供给者更新 + 多元学习 r = np.random.rand(self.dim) X[i] = best + r * (np.random.uniform(self.bounds[:,0], self.bounds[:,1]) - X[i]) X[i] = np.clip(X[i], self.bounds[:,0], self.bounds[:,1]) new_fit = self.obj(X[i]) if new_fit < fitness[i]: fitness[i] = new_fit if new_fit < fitness[best_idx]: best_idx = i best = X[i].copy() return best # VMD参数优化示例 def vmd_objective(params): alpha = params[0] # 惩罚因子 K = int(params[1]) # 模态数 # 调用VMD分解，计算包络熵（越小越好） u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha, K, tau=0, DC=0, init=1, tol=1e-7) envelope_entropy = compute_envelope_entropy(u) return envelope_entropy # Transformer-SVM串联模型（） class TransformerEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super().__init__() encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, batch_first=True) self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers) def forward(self, x): return self.transformer(x).mean(dim=1) # 训练时使用SVM作为输出层 def train_transformer_svm(transformer_model, train_loader, C=1.0, gamma='auto'): # 提取特征 features = [] labels = [] with torch.no_grad(): for X, y in train_loader: feat = transformer_model(X) features.append(feat.numpy()) labels.append(y.numpy()) X_feat = np.vstack(features) y_labels = np.hstack(labels) svm = SVC(C=C, kernel='rbf', gamma=gamma) svm.fit(X_feat, y_labels) return svm ",如有问题，可以直接沟通
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