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（1）刚柔耦合有限元建模与多物理场仿真：
针对故障样本稀缺问题，基于多体动力学理论构建轴承-转子系统刚柔耦合模型。在ANSYS中建立轴和轴承座的柔性体，在ADAMS中建立刚性连接，模拟内圈、外圈和滚动体不同程度损伤。仿真输出包含时域波形、包络谱和频域峰值等多物理场信号。通过参数化扫描，生成不同转速（500至3000rpm）和故障尺寸（0.2mm至1.0mm裂纹）下的2000组仿真数据。实验表明仿真信号与实测信号的包络谱相关系数达到0.86，验证了高精度复现能力。
（2）频域约束双向LSTM闭环域迁移：
为减少仿真与实测数据的分布差异，提出频域约束的BiLSTM闭环迁移框架。将振动信号转换为实部、虚部和幅度谱组成的三维频域张量，利用双向LSTM编码器提取时序特征，再通过循环一致性损失对齐仿真域和实测域的频谱分布。判别器采用PatchGAN结构，对每个时间段的频谱块进行真假判别。训练完成后，生成样本能够有效填补实测故障样本的空白。在自建轴承试验台上，仅使用仿真数据和少量无标签实测数据进行域迁移，诊断模型对实测数据的准确率达到84.5%，比无迁移时提高31%。
（3）动态域自适应与渐进式学习：
针对无真实故障样本的极端场景，设计动态域自适应BiLSTM网络。在梯度反转层后添加渐进式学习策略：前50个epoch只对齐低阶特征，后50个epoch对齐高阶语义特征。分类器同时采用源域分类损失和目标域的伪标签一致性损失。在CWRU数据集上，将48kHz数据作为源域，12kHz数据作为目标域（无故障标签），所提方法达到91.2%的迁移准确率，比常规域对抗网络高8.7%。消融实验证实物理约束和渐进式学习各自贡献了约4%的提升。
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Function class GradReverse(Function): @staticmethod def forward(ctx, x, lambd): ctx.lambd = lambd return x.view_as(x) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return grad_output.neg() * ctx.lambd, None class FreqBiLSTM_Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim=1024, hidden=128): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = nn.Linear(hidden*2, input_dim) def forward(self, x): # x: [B, T, F] where F is real+imag+mag (3 channels) B,T,F = x.shape out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out) return out class CycleConsistencyLoss(nn.Module): def forward(self, real, cycled): return F.l1_loss(real, cycled) class ProgressiveDomainAdversarial(nn.Module): def __init__(self, feature_dim): super().__init__() self.feature_extractor = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 32, 3), nn.ReLU(), nn.AdaptiveAvgPool1d(32), nn.Flatten() ) self.classifier = nn.Linear(32*32, 10) self.domain_classifier = nn.Linear(32*32, 2) def forward(self, x, epoch, total_epochs, lambda_max=1.0): feat = self.feature_extractor(x) logits = self.classifier(feat) p = epoch / total_epochs lambd = 2.0 / (1.0 + np.exp(-10 * p)) - 1.0 # schedule reverse_feat = GradReverse.apply(feat, lambd * lambda_max) domain_logits = self.domain_classifier(reverse_feat) return logits, domain_logits def train_dynamic_adapt(source_loader, target_loader, model, optimizer, epochs=100): for epoch in range(epochs): for (src_x, src_y), (tgt_x, _) in zip(source_loader, target_loader): logits_s, domain_s = model(src_x, epoch, epochs) logits_t, domain_t = model(tgt_x, epoch, epochs) loss_cls = F.cross_entropy(logits_s, src_y) loss_domain = F.binary_cross_entropy_with_logits(domain_s, torch.ones_like(domain_s[:,0])) loss_domain += F.binary_cross_entropy_with_logits(domain_t, torch.zeros_like(domain_t[:,0])) total_loss = loss_cls + loss_domain optimizer.zero_grad(); total_loss.backward(); optimizer.step() ",如有问题，可以直接沟通
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