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（1）针对工业领域缺乏公开、实用的轴承故障声纹数据集这一瓶颈，自主采集并构建了一个面向港口复杂环境的多电机轴承声纹故障数据集。该工作系统地模拟了港口大型设备（如门机、场桥）中电机轴承的七种常见故障状态，包括内圈故障、外圈故障、滚动体故障及其不同损伤程度的组合。数据采集在多台不同型号的电机上进行，确保了数据的多样性。更重要的是，采集过程特意在真实的港口运输环境或模拟的工业噪声背景下进行，录入了丰富的背景干扰，如机械轰鸣、车辆行驶、人声、风声等，使数据集高度贴近实际应用场景。该数据集不仅包含了纯净及加噪条件下的故障声纹，还涵盖了不同负载、转速的工况变化，为研究和评估故障诊断算法在真实噪声环境下的鲁棒性与泛化能力提供了宝贵的数据资源。
（2）为提升噪声背景下轴承故障声纹识别的精度并满足设备端部署的轻量化需求，提出了一个集成了多种注意力机制与自适应阈值处理的深度学习模型。首先，设计了基于注意力机制的自适应阈值残差模块。该模块在残差结构中引入通道注意力，为特征图的每个通道计算一个软阈值。这个阈值不是固定的，而是通过网络学习得到，并能根据输入信号的特性动态调整，从而智能地滤除与故障无关的噪声成分，增强有用故障特征的强度。其次，提出了密集分组的特征处理注意力算法。该算法将特征图分组，并在各组内以及组间分散地应用注意力加权，以更精细化的方式组合不同层次和类型的特征，在提升特征表征能力的同时，通过分组操作减少了模型的参数量和计算量，实现了模型的轻量化。最后，设计了自适应边界补偿损失函数。该函数在标准的交叉熵损失基础上，引入了一个根据样本分类难度动态调整的惩罚项。对于易混淆的困难样本，给予更大的关注，迫使网络学习到更具判别力的决策边界，从而整体上提高了模型在复杂声纹样本上的识别精度和泛化性。
（3）针对港口复杂环境中可能出现的、训练集中未包含的未知轴承故障类型，提出了一种能够同时识别已知故障和检测未知故障的改进模型。该方案的核心是引入不确定性估计机制。模型在输出层不再直接产生简单的类别概率，而是输出证据向量，通过狄利克雷分布来建模预测的不确定性。具体而言，结合证据理论，为每个类别分配一个证据值，这些证据值参数化一个狄利克雷分布。网络训练时，使用专门设计的不确定性损失函数，该函数包含两项：一项鼓励对已知故障样本给出高证据、低不确定性的正确分类；另一项作为风险惩罚，抑制模型对任何样本（尤其是可能属于未知故障的样本）做出过于自信但可能错误的预测。
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