基于时序卷积与判别性字典学习的齿轮箱变工况故障诊断【附代码】

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（1）时序空洞卷积金字塔与多尺度感受野：

齿轮箱在不同转速和负载下故障冲击间隔变化剧烈，固定感受野的卷积难以同时覆盖高速下的密集冲击和低速下的稀疏冲击。提出一种时序空洞卷积金字塔，包含四个并行分支，空洞率分别为1、2、4、8，每个分支均由因果卷积实现，保证仅利用过去信息，适用于在线诊断。四个分支的输出通过可学习权重融合，权重由当前信号的频谱质心网络动态生成，实现感受野自适应调整。此外，在每个空洞卷积后加入批归一化和Swish激活函数。在齿轮箱故障数据集（5种故障类型，转速范围300-1800rpm）上，该金字塔结构使跨转速诊断准确率达到93.6%，比固定空洞率模型高出11.2%。

（2）判别性字典学习与稀疏编码鲁棒性增强：

为了进一步提升变工况下的特征稳定性，在卷积特征提取后引入基于判别性字典学习的稀疏编码层。该层包含一个过完备字典矩阵，将每个样本的特征投影到稀疏系数上，然后通过字典原子的类别标签约束稀疏系数，使得同类样本的稀疏模式相似。训练时，同时更新字典和编码器参数，并加入稀疏正则化和字典相干性惩罚。在测试时，直接计算稀疏系数作为新的特征表示。该字典学习层对工况变化引起的特征漂移有抑制作用，实验表明加入字典后，转速迁移任务中准确率提升了7.8%。

（3）元迁移学习与快速适应新齿轮箱：

不同齿轮箱之间由于结构和尺寸差异，直接迁移诊断模型效果较差。采用模型无关元学习框架，在多个源齿轮箱上训练模型，使其在新齿轮箱上只需少量样本即可快速适应。元训练时，每个任务来自不同齿轮箱的部分数据，内循环用支持集更新模型参数，外循环用查询集计算元损失。同时，将字典学习层的字典原子作为跨任务共享的基元，而分类器参数作为任务特定参数。在新齿轮箱数据上，每类仅需5个样本微调5步，即可达到92.1%的准确率，而从头训练需要每类50个样本才能达到同等精度。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class DilatedPyramid(nn.Module): def __init__(self, in_c, out_c, dilations=[1,2,4,8]): super().__init__() self.convs = nn.ModuleList() for d in dilations: padding = d * (3-1) // 2 self.convs.append(nn.Conv1d(in_c, out_c, 3, dilation=d, padding=padding)) self.gate = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool1d(1), nn.Flatten(), nn.Linear(in_c, len(dilations)), nn.Softmax(dim=-1)) def forward(self, x): B, C, L = x.shape w = self.gate(x.mean(dim=2, keepdim=True).squeeze(2)).unsqueeze(-1) outs = [] for i, conv in enumerate(self.convs): out = F.swish(conv(x)) outs.append(out * w[:, i:i+1]) return sum(outs) class DiscriminativeDictionary(nn.Module): def __init__(self, input_dim, dict_size=64, sparsity=3): super().__init__() self.dict = nn.Parameter(torch.randn(dict_size, input_dim)) self.sparsity = sparsity def forward(self, x): # x: [B, D] # 计算稀疏系数（近似L0） sim = F.linear(x, self.dict) # [B, dict_size] topk_vals, topk_idx = torch.topk(sim, self.sparsity, dim=-1) sparse_codes = torch.zeros_like(sim) sparse_codes.scatter_(1, topk_idx, topk_vals) return sparse_codes def dictionary_coherence_loss(dict_matrix): # 减小冗余 gram = torch.matmul(dict_matrix, dict_matrix.T) off_diag = gram - torch.diag_embed(torch.diag(gram)) return torch.norm(off_diag, p='fro') / dict_matrix.size(0) def maml_inner_loop(model, support_x, support_y, inner_lr=0.01, steps=1): fast_weights = {name: param.clone() for name, param in model.named_parameters()} for _ in range(steps): logits = model.functional_forward(support_x, fast_weights) loss = F.cross_entropy(logits, support_y) grads = torch.autograd.grad(loss, fast_weights.values(), create_graph=True) for (name, param), grad in zip(fast_weights.items(), grads): fast_weights[name] = param - inner_lr * grad return fast_weights def maml_outer_loss(model, query_x, query_y, fast_weights): logits = model.functional_forward(query_x, fast_weights) return F.cross_entropy(logits, query_y)

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