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算法流程图如下：详细算法步骤1.信号生成与特征提取模拟生成四类典型信号：单频正弦波、多频叠加波、高斯峰信号、高斯脉冲信号添加真实环境噪声：低频背景干扰和高频随机噪声使用三重特征提取器并行处理：时域统计特征、频域谱特征、时频联合特征构建6×170×800维特征张量（帧×特征×样本）2.数据预处理与网络构建按7:1:2比例划分训练验证测试集实施通道级批归一化：仅用训练集统计量标准化全数据集设计轻量CNN架构：单卷积层...

完整的算法流程图可适当参考下图：详细的算法流程步骤1.参数初始化：根据信号长度和采样率确定时间轴(Atao)和频率轴(Af)设置归一化角度(Ana)和窗长(Awl)的采样网格定义高斯窗的宽度参数(Gc0.3)2.信号预处理：对原始信号进行零填充扩展避免边界效应，确保窗口操作完整性3.四维参数空间遍历：外层循环：遍历所有窗长(Nwl种)内层循环：遍历所有归一化角度(Nna种)对每个(窗长,角度)组合执行后续计算4.窗函数构建：基于当前窗长创建...

一、多Loss平衡的核心挑战在工业设备故障诊断中，常需同时优化多个任务，例如：故障分类（交叉熵损失）异常检测（重构损失，如MAEMSE）故障严重性评估（回归损失）时序特征一致性（对比损失）不平衡表现如下：不同任务收敛速度差异大（如分类损失下降快，重构损失波动剧烈）任务重要性不同（分类准确率>严重性评估）噪声干扰导致部分Loss误导优化方向（如传感器噪声影响重构损失）二、多Loss平衡方法及故障诊断适配分析1.手动固...

一、模态分解方法是否存在固有泄露？分解方法的全局性大多数模态分解方法（如VMD、EMD）需要完整的信号输入进行分解，其本质是通过全局优化或迭代过程提取模态分量（IMF）。这意味着：如果直接在整个数据集（含未来测试数据）上分解，分解后的IMF会隐含未来信息。在训练阶段使用这些IMF训练模型时，模型会间接“看到”未来数据，导致数据泄露。泄露的根源泄露并非来自分解方法本身，而是来自不合理的预处理流程。若分解步骤在数...

在变工况滚动轴承故障诊断中，引入先验知识是提升深度学习模型准确率的关键策略，尤其是在数据稀缺、工况复杂或噪声干扰严重的场景下。以下从数据预处理、模型设计、损失函数优化、特征融合四个维度简单说明如何系统性地引入先验知识。一、数据层面：基于物理机理的数据增强与特征引导1.物理模型驱动的数据增强（1）故障仿真生成：利用滚动轴承动力学模型（如Hertz接触理论、故障脉冲响应模型）生成仿真振动信号，模拟不同故障...

目标：区分正常与病理性膝关节VAG信号：通过模拟信号生成、滤波、峰值检测与时频分析，判断信号是否异常。关键指标：基于滤波后信号的峰值数量（>30则判定为异常）。模块:(1)信号生成正常信号：vagnormalsin(2pi50t)+0.2randn(size(t))设计意图：50Hz正弦波模拟正常关节振动，叠加弱噪声（标准差0.2）。病理性信号：vagpathologysin(2pi50t)+1.0sin(2pi120t)+0.7randn(size(t))设计意图：在50Hz基础上添加120Hz高频成分（幅度1....

图像降噪是小波变换的重要应用之一，通过结合VisuShrink阈值、均值滤波、中值滤波等技术，可以在保留图像细节的同时有效去除噪声。小波去噪基础流程小波去噪的核心思想是利用小波变换的多分辨率特性，将图像分解为不同频率的子带（低频近似+高频细节），通过处理高频子带中的噪声系数，再重构得到降噪图像。基本步骤如下：小波分解：将含噪图像分解为多级小波系数（如使用Daubechies小波）。阈值处理：对高频子带（水平、垂直、...

以齿轮箱故障数据为例，故障工况如下：(a)健康状态HEA；(b)切齿故障CTF；(c)缺齿故障MTF；(d)齿根裂纹RCF；(e)齿面磨损SWF；(f)滚动体故障BF；(d)复合故障CWF；(e)内圈故障IRF；(f)外圈故障ORF。下图为齿轮箱九种状态的多尺度特征学习情况。鉴于不同尺寸的卷积核能提取不同频率段的特征，可以看出特征图类似于通常的时间尺度表征映射图，不同尺度的卷积操作能够捕获不同的特征信息，模型可以根据不同的状态输入振动信号自适应地...

案例使用的试验数据来源于常见的凯斯西储大学轴承数据中心，试验台采集的振动信号数据包括四种状态，分别是健康状态、内圈故障、滚动体故障、外圈故障。案例选择驱动端振动传感器采集的数据，采样频率为12000Hz，轴承信号为SKF6205。为简化试验，仅使用电动机负荷为0的振动信号，转速为1797rmin。为便于对注意力的分布进行解释，案例应用包络谱作为模型的输入。对于四种状态的轴承数据，使用滑窗选取55段信号，每段信号包含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...

案例使用的试验数据来源于常见的凯斯西储大学轴承数据中心，试验台采集的振动信号数据包括四种状态，分别是健康状态、内圈故障、滚动体故障、外圈故障。案例选择驱动端振动传感器采集的数据，采样频率为12000Hz，轴承信号为SKF6205。为简化试验，仅使用电动机负荷为0的振动信号，转速为1797rmin。为便于对注意力的分布进行解释，案例应用包络谱作为模型的输入。对于四种状态的轴承数据，使用滑窗选取55段信号，每段信号包含1200...

依据基本原理、分解过程和分解特性，可以将自适应模式分解方法分为三类，分别是基于时域局部特征、基于频谱分割和基于时变滤波的信号分解方法。基于时域局部特征的多分量信号分解方法基于时域局部特征的多分量信号分解方法，依据信号特征自适应地将多分量信号分解为一组分量，为多分量信号的进一步分析提供了便利。对于分解到的分量，一方面可以运用：Hilbert变换、能量算子、归一化Hilbert变换、经验调幅调频分析、广义过零点...