基于全局和局部接受性因果特征的广义学习模型，用于在线增量机械故障诊断

1. 论文中文标题

《基于全局和局部接受性因果特征的广义学习模型，用于在线增量机械故障诊断》

2. 论文主要内容概括

本文提出了一种因果广义学习模型（CBLM），用于在线增量机械故障诊断。该模型结合了全局因果特征（时域、频域、故障特征频率均值）和多尺度局部因果特征（通过扩张卷积提取），构建了一个具有增量学习能力的广泛学习系统（BLS）。CBLM支持结构增量学习（增加增强节点）和样本增量学习（动态更新权重），无需重新训练整个模型，显著提高了计算效率和诊断精度。在两个滚动轴承数据集上的实验表明，CBLM在诊断准确性和训练时间上均优于传统深度学习模型，适用于在线实时故障诊断。

3. 完整复现代码及解释

下面是一个基于PyTorch的CBLM实现框架，包含特征提取、模型构建、训练和增量更新。

importnumpyasnpimporttorchimporttorch