数据特征增强轴承智能故障诊断【附代码】

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（1）蜣螂优化改进小波阈值降噪：

针对CEEMDAN分解后固有模态分量含噪严重且传统软硬阈值函数自适应差的问题，提出基于DBO算法动态优化小波阈值函数的形状调节因子。每个蜣螂个体代表一组调节因子和分解层数，目标函数为降噪后信号的信噪比与均方误差加权和。在仿真轴承故障信号（信噪比-5dB）上，优化后信噪比提升12.3dB，较遗传算法优化结果高2.8dB。在CAFUC真实数据中，包络谱中故障频率幅值增强至原来的4.7倍。

（2）快速连续小波变换结合Swin Transformer：

使用fCWT将一维振动信号直接映射为二维时频图，运算速度比传统CWT快30倍，且保留多分辨率特性。构建Swin Transformer诊断模型，将时频图切割为不重叠窗口，通过移位窗口自注意力捕捉不同时间-频率区域的交互。在CAFUC数据集上，该模型达到99.60%准确率，相比ResNet50高出5.2%，且参数量仅为ViT的三分之一。另外引入AdamW优化器及余弦退火学习率调度，收敛速度提升40%。

（3）梯度惩罚深度Wasserstein生成对抗网络数据增强：

为解决稀缺故障样本问题，设计DWGAN-GP，生成器与判别器均采用卷积与反卷积结构，判别器输出Wasserstein距离而非二分类概率。梯度惩罚项系数设置为10，使训练满足1-Lipschitz约束。生成的时频图与真实样本的FID指标低至32.7，峰值信噪比达28.4dB。使用生成样本扩充原始训练集（每类增加500张），在不平衡条件下（故障样本占比仅5%）诊断准确率从71.2%升至94.8%，显著优于传统SMOTE方法。整套代码支持动态数据增强、多GPU训练，并提供了模型剪枝接口用于边缘端部署。

import torch import torch.nn as nn from torch.optim import AdamW import numpy as np class DBO_ThresholdOptimizer: def __init__(self, population=20, max_iter=30): self.pop = population self.max_iter = max_iter def optimize(self, imf_signal): # 模拟蜣螂位置更新 (位置: [alpha, lambda, level]) best_fitness = -np.inf best_pos = None for _ in range(self.max_iter): # 此处使用滚球、跳舞等策略简化 new_pos = np.random.rand(self.pop, 3) fitness = [] for pos in new_pos: denoised = self.wavelet_threshold(imf_signal, pos[0], pos[1], int(pos[2]*5)+1) snr = self.compute_snr(imf_signal, denoised) fitness.append(snr) idx = np.argmax(fitness) if fitness[idx] > best_fitness: best_fitness = fitness[idx] best_pos = new_pos[idx] return best_pos def wavelet_threshold(self, sig, alpha, lambd, level): # 改进小波阈值函数 coeffs = pywt.wavedec(sig, 'db4', level=level) for i in range(1, len(coeffs)): c = coeffs[i] thr = np.median(np.abs(c))/0.6745 * np.sqrt(2*np.log(len(c))) c_new = np.sign(c) * (np.abs(c) - lambd*thr) * (alpha + (1-alpha)*np.exp(-(np.abs(c)-thr)**2)) coeffs[i] = c_new return pywt.waverec(coeffs, 'db4') class FswinTransformerDiagnosis(nn.Module): def __init__(self, in_chans=3, embed_dim=96, depths=[2,2,6,2]): super().__init__() from timm.models.swin_transformer import SwinTransformer self.backbone = SwinTransformer(img_size=224, patch_size=4, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim, depths=depths, num_heads=[3,6,12,24], window_size=7) self.head = nn.Linear(768, 10) def forward(self, x): x = self.backbone.forward_features(x) return self.head(x.mean(dim=1)) # DWGAN-GP生成器片段 class DWGAN_Generator(nn.Module): def __init__(self, noise_dim=100, out_channels=3): super().__init__() self.net = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(noise_dim, 512, 4,1,0), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(512,256,4,2,1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(256,128,4,2,1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(128, out_channels, 4,2,1), nn.Tanh() ) def forward(self, z): return self.net(z.view(z.size(0),-1,1,1))

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