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：
- 时域特征通道（1D-CNN）
- 频域特征通道（2D-CNN）
- 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：
| 方法 | 准确率(%) | 提升幅度 |
|---|---|---|
| 传统SVM | 82.3 | - |
| 单通道CNN | 89.7 | +7.4 |
| 本研究方法 | 96.2 | +13.9 |
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：
- 动态权重分配机制
- 跨域迁移学习应用
- 轻量化模型部署方案
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