轻量化域适应网络轮对轴承系统故障检测实现【附代码】

✨ 本团队擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、EI、SCI写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流查看文章底部二维码1改进快速谱相关与奇异值分解混合预处理方法为了增强轮对轴承故障特征在复杂轮轨噪声中的信噪比设计了一种混合预处理方法。首先采用改进的快速谱相关算法分析原始振动信号Fast-SC能够快速计算谱相关密度揭示循环平稳特性。针对传统谱相关计算量大的问题通过引入下采样和分段平滑策略降低了运算负载。接着对谱相关结果进行奇异值分解将谱相关矩阵分解为奇异值和奇异向量。由于故障信息往往体现在较大的奇异值对应的子空间中而噪声均匀分布在各奇异值上通过保留前k个最大奇异值进行重构可以有效抑制噪声。为了自适应确定k值采用了基于奇异值差分谱的峰值检测法自动识别奇异值曲线的拐点。该混合预处理方法将故障冲击的信噪比平均提高了12dB为后续深度学习模型提供了清晰的输入。实验结果表明经过该方法处理后即使在轴承故障早期包络谱中的故障特征频率也明显凸出易于识别。2多头侧注意力与联合损失轻量化域适应网络提出了轻量化域适应网络该网络采用深度可分离卷积构建基础模块大幅减少了参数量适合部署在边缘计算设备。为了弥补轻量化带来的特征表达能力下降引入了多头侧注意力机制不同于传统的自注意力计算全局相关性侧注意力并行地将特征图拆分成多个子窗口在子窗口内计算注意力再通过跨窗口信息交流以线性复杂度捕获局部细节和上下文关系。联合损失函数由三部分组成交叉熵损失用于源域分类最大均值差异损失用于对齐源域和目标域的全局分布以及类内紧凑损失用于拉近同类特征在域间的距离。将MMD与类内紧凑损失结合使得目标域中无标签样本也能形成清晰的聚类结构。在缩尺试验台和滚振试验台的跨工况实验中LDAN在准确率上超越了MobileNetV2和ShuffleNet等主流轻量级网络且参数量仅为后者的三分之一。3基于Django框架的在线故障诊断系统部署基于上述模型开发了一套完整的轮对轴承故障诊断Web系统。系统后端采用Django框架集成了训练好的LDAN模型和预处理流水线。用户通过前端上传振动数据支持txt、csv格式或实时数据流接口后端调用Celery异步任务队列进行特征提取和模型推理避免阻塞。系统返回故障诊断结果正常、内圈故障、外圈故障、滚子故障及置信度并生成PDF报告。为了适应不同车型和工况系统设计了模型管理模块允许管理员上传新的模型权重或更新预处理参数支持A/B测试。系统部署在铁路车辆段的私有云服务器上通过API与现有车辆运行监测系统对接实现了故障的实时预警。现场试用期间系统成功识别出3起早期轴承内圈故障比传统温度监测提前了2周报警体现了显著的工程价值。import torch import torch.nn as nn import numpy as np from scipy.linalg import svd # 1. 奇异值分解降噪 (谱相关矩阵处理) def svd_denoise(signal_matrix, k5): U, s, Vh svd(signal_matrix, full_matricesFalse) # 保留前k个奇异值 s_reduced np.zeros_like(s) s_reduced[:k] s[:k] denoised U np.diag(s_reduced) Vh return denoised # 2. 多头侧注意力模块 (简化轻量化) class MultiHeadLateralAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads4, window_size16): super().__init__() self.num_heads num_heads self.window_size window_size self.qkv nn.Linear(dim, dim * 3) self.proj nn.Linear(dim, dim) def forward(self, x): B, N, C x.shape qkv self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads) # 在窗口内计算注意力此处省略具体实现 out x # 占位 return self.proj(out) # 轻量化域适应网络 class LDAN(nn.Module): def __init__(self, num_classes4): super().__init__() self.conv1 nn.Conv1d(1, 32, kernel_size3, padding1, groups1) # 深度可分离可用 self.attention MultiHeadLateralAttention(32) self.fc nn.Linear(32, num_classes) def forward(self, x): x torch.relu(self.conv1(x)) x x.permute(0,2,1) x self.attention(x) x x.mean(dim1) return self.fc(x) # 3. Django API 视图伪代码 (推理接口) from django.http import JsonResponse import numpy as np import joblib def diagnose_api(request): if request.method POST: data request.FILES[file].read() signal np.frombuffer(data, dtypefloat) # 预处理和模型推理 model joblib.load(ldan_model.pkl) pred model.predict(signal.reshape(1, -1)) return JsonResponse({fault_type: int(pred[0])}) 如有问题可以直接沟通