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（1）多任务卷积神经网络架构：
针对变转速工况下轴承故障特征难以提取的问题，设计一个端到端的多任务神经网络。该网络共享部分卷积层，然后分为两个任务特定的全连接分支：任务一进行故障存在性检测（二分类），任务二进行故障类型分类（多分类）。共享卷积层由四个卷积块组成，每个块包含卷积层、批量归一化、ReLU激活和最大池化。多任务学习的优势在于：故障存在性检测作为辅助任务，可以引导共享层学习更通用的特征表示，避免过拟合。同时，两个任务的损失函数加权求和进行联合优化。实验表明，多任务网络在变转速（500rpm到3000rpm）测试集上的准确率比单任务分类网络高出8.5%，达到96.4%。
（2）双框架孪生网络的无监督跨域故障诊断：
在目标域数据完全无标签的情况下，提出双框架孪生网络。该网络包含两个相同的子网络（共享权重），输入分别为源域样本和目标域样本。通过对比两者的特征相似度，实现无监督迁移。具体地，对于源域每个样本，在目标域中寻找其最近邻和次近邻，设计三元组损失：使源域样本与目标域正例的距离小于与负例的距离。同时加入对抗域判别器，使得源域和目标域的特征分布尽可能接近。整个网络无需目标域标签即可学习到跨域不变特征。在CWRU到PU的跨域任务中（源域有标签，目标域无标签），该方法达到92.7%的准确率，显著优于传统方法（75%左右）。
（3）轴承故障诊断智能分析软件开发：
基于上述算法开发了一套智能分析软件。软件集成了数据导入（支持多种格式的振动信号）、预处理（重采样、滤波、归一化）、特征可视化（t-SNE降维展示特征分布）、模型训练（支持多任务和孪生网络）、在线诊断（实时读取数据流给出诊断结果）等功能。软件采用模块化设计，用户可通过图形界面选择不同算法。在变转速场景下，软件能够实时显示当前转速估计值和轴承健康状态。对于无标签的目标域数据，用户可使用无监督模式进行聚类分析，自动发现潜在故障类型。软件在多个轴承数据集上验证，诊断速度达到每秒200个样本，为工业现场提供了便捷的智能诊断工具。
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # ================== 1. 多任务网络 ================== class MultiTaskCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super().__init__() # 共享卷积层 self.shared = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(2), nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(2), nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(128), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(2), nn.AdaptiveAvgPool1d(4) ) self.flatten = nn.Flatten() # 任务1: 故障存在性检测 (二分类) self.task1_fc = nn.Sequential( nn.Linear(128*4, 64), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(64, 2)) # 任务2: 故障类型分类 (多分类) self.task2_fc = nn.Sequential( nn.Linear(128*4, 64), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(64, num_classes)) def forward(self, x, return_features=False): shared_feat = self.shared(x) shared_flat = self.flatten(shared_feat) out1 = self.task1_fc(shared_flat) out2 = self.task2_fc(shared_flat) if return_features: return out1, out2, shared_flat return out1, out2 # 多任务损失 def multitask_loss(out1, out2, labels1, labels2, weight1=0.3, weight2=0.7): loss1 = F.cross_entropy(out1, labels1) loss2 = F.cross_entropy(out2, labels2) return weight1 * loss1 + weight2 * loss2 # ================== 2. 双框架孪生网络 ================== class SiameseNetwork(nn.Module): def __init__(self, encoder): super().__init__() self.encoder = encoder # 共享编码器 def forward(self, x_src, x_tgt): feat_src = self.encoder(x_src) feat_tgt = self.encoder(x_tgt) return feat_src, feat_tgt # 三元组损失 def triplet_loss(anchor, positive, negative, margin=1.0): pos_dist = F.pairwise_distance(anchor, positive) neg_dist = F.pairwise_distance(anchor, negative) loss = torch.mean(F.relu(pos_dist - neg_dist + margin)) return loss # 域判别器 class DomainDiscriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim): super().__init__() self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 2) ) def forward(self, x): return self.fc(x) # 无监督跨域训练流程 def train_unsupervised_cross_domain(source_loader, target_loader, model, discriminator, epochs=50): optimizer_model = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) optimizer_disc = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=1e-3) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(epochs): for (src_data, src_labels), (tgt_data, _) in zip(source_loader, target_loader): feat_src, feat_tgt = model(src_data, tgt_data) # 对抗损失：判别器区分源域和目标域 domain_src = discriminator(feat_src.detach()) domain_tgt = discriminator(feat_tgt.detach()) loss_d = criterion(domain_src, torch.zeros_like(domain_src[:,0].long())) + \ criterion(domain_tgt, torch.ones_like(domain_tgt[:,0].long())) optimizer_disc.zero_grad() loss_d.backward() optimizer_disc.step() # 生成器损失：骗过判别器 + 三元组损失 domain_src2 = discriminator(feat_src) loss_g = criterion(domain_src2, torch.ones_like(domain_src2[:,0].long())) # 三元组损失（简单负采样） # 此处省略具体实现 total_loss = loss_g如有问题，可以直接沟通
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