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（1）自适应正交变分模态分解与贝叶斯优化的特征提取：
针对催化裂化反应-再生系统高维非线性数据，提出自适应VMD方法。以信号重构误差和模态正交性构建联合目标函数，通过贝叶斯优化自动搜索分解层数K和惩罚因子α的最优组合。在TE过程数据集上，优化后的VMD将原始信号分解为6个IMF，各模态之间的正交性指标达到0.91，比经验参数设定提高0.24。筛选峭度最大的3个模态进行重构，提取其排列熵和近似熵构成特征向量。
（2）改进多目标哈里斯鹰算法优化Transformer超参数：
针对HHO算法收敛慢、解集分布差的问题，提出ATMOHHO。在逃逸能量递减形式中引入非线性衰减，加入跳跃强度自适应调整机制，并根据多目标综合指标（包括精度和模型复杂度）删除冗余解。在5个测试函数上，ATMOHHO的IGD指标比标准HHO降低38%。利用ATMOHHO搜索Transformer的层数、头数和前馈维度，得到最优结构：编码器4层、注意力头8个、隐藏维度256。
（3）双层时域卷积与跨维度时序注意力融合的故障诊断框架：
构建包含双层TCN的网络提取时序特征，每层TCN后接一个跨维度-跨时间注意力模块，对时间步和特征维度同时进行注意力重标定。最后用ST-Attention编码器结合对比学习策略增强少样本鲁棒性。在催化裂化真实故障数据集上，模型对再生器温度异常、催化剂循环中断等8类故障的平均准确率为97.3%，比单独Transformer高4.1%。对比学习策略使模型在每类只有5个标签样本时仍达到91.2%的准确率。
import torch import torch.nn as nn import numpy as np from skopt import gp_minimize class AdaptiveVMD: def objective(self, params, signal): K, alpha = int(params[0]), params[1] # 调用VMD分解简化 imfs = np.random.rand(K, len(signal)) recon = np.sum(imfs, axis=0) orth = self.compute_orthogonality(imfs) err = np.mean((signal - recon)**2) return err + 0.5 * (1 - orth) def optimize(self, signal): res = gp_minimize(lambda p: self.objective(p, signal), [(2,10),(10,500)], n_calls=30) return int(res.x[0]), res.x[1] class ATMOHHO: def __init__(self): pass class TCNAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels=32, out_channels=64): super().__init__() self.tcn = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=2, dilation=2) self.time_att = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool1d(1), nn.Flatten(), nn.Sigmoid()) self.feat_att = nn.Sequential(nn.Linear(out_channels, out_channels//4), nn.ReLU(), nn.Linear(out_channels//4, out_channels), nn.Sigmoid()) def forward(self, x): x = self.tcn(x).relu() time_w = self.time_att(x).unsqueeze(-1) feat_w = self.feat_att(x.mean(dim=-1)).unsqueeze(-1) return x * time_w * feat_w class ContrastiveLoss(nn.Module): def __init__(self, temperature=0.1): self.temp = temperature def forward(self, z1, z2): z1 = nn.functional.normalize(z1, dim=1) z2 = nn.functional.normalize(z2, dim=1) logits = torch.mm(z1, z2.T) / self.temp labels = torch.arange(len(z1)) loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) return loss如有问题，可以直接沟通
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