基于多域特征融合与生成对抗网络的故障诊断方法

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毕业论文研究：基于多域特征融合与生成对抗网络的故障诊断方法

一、研究背景与问题提出

在旋转机械故障诊断领域，传统方法往往依赖单一时域或频域特征，存在特征信息不完整、模型泛化能力弱的问题。本研究构建了多域特征融合框架，结合生成对抗网络（GAN）数据增强技术与并行神经网络集成策略，有效提升了复杂工况下的故障识别准确率。

二、多域特征工程体系

1. 时域特征矩阵（11维）

通过Python信号处理库实现了以下核心特征提取：

importnumpyasnpfromscipy.statsimportskew,kurtosisdefextract_time_features(signal):features={'peak':np.max(np.abs(signal)),'rms':np.sqrt(np.mean(signal**2)),'skewness':skew(signal),'kurtosis':kurtosis(signal),'crest_factor':np.max(np.abs(signal))/np.sqrt(np.mean(signal**2))}returnfeatures

图1：典型轴承故障信号的时域特征分布

2. 频域特征工程

采用FFT变换构建频率序列特征图：

fromscipy.fftimportfftdeffreq_feature_map(signal,fs=1000):n=len(signal)yf=fft(signal)xf=np.linspace(0.0,fs/2,n//2)returnnp.abs(yf[:n//2])/n# 归一化幅值谱

图2：不同故障类型的频谱特征差异

3. 时频域特征增强

实施4层小波包分解获得时频分布：

importpywtdefwavelet_decomposition(signal,level=4):wp=pywt.WaveletPacket(signal,'db4',maxlevel=level)nodes=[node.pathfornodeinwp.get_level(level)]return[wp[node].datafornodeinnodes]

图3：内圈故障信号的4层小波包分解结果

三、创新研究方法

1. 特征序列重构

将多域特征按频率序列排列，构建二维特征图谱：

• 时间序列 → 频率序列 → 特征矩阵
• 保留时序相关性同时增强频域模式

2. GAN数据增强框架

采用改进WGAN-GP生成高质量合成样本：

# 生成器架构classGenerator(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.main=nn.Sequential(nn.Linear(100,256),nn.LeakyReLU(0.2),nn.Linear(256,512),nn.BatchNorm1d(512),nn.LeakyReLU(0.2),nn.Linear(512,input_dim),nn.Tanh())

通过对抗训练生成与原始数据分布一致的合成样本，解决小样本问题。

3. 并行网络集成

构建三通道并行CNN架构：

1. 时域特征通道（1D-CNN）
2. 频域特征通道（2D-CNN）
3. 时频特征通道（ResNet模块）

最终通过注意力机制融合各通道输出：

classAttentionFusion(nn.Module):defforward(self,inputs):attn_weights=torch.softmax(torch.sum(inputs,dim=1),dim=0)returntorch.mm(attn_weights,inputs)

四、实验验证与分析

在CWRU轴承数据集上的实验表明：

特征可视化分析显示：

• GAN生成样本与真实样本的t-SNE分布高度重合
• 并行结构有效捕捉了不同域特征间的互补信息

五、结论与展望

本研究构建的多域特征融合框架与数据增强策略，为复杂工况下的智能诊断提供了新思路。未来工作将探索：

1. 动态权重分配机制
2. 跨域迁移学习应用
3. 轻量化模型部署方案
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