結(jié)合小波變換與注意力機制的軸承故障診斷

目錄

1.內(nèi)容綜述................................................2

1.1軸承故障診斷的重要性..................................2

1.2小波變換在故障診斷中的應(yīng)用............................3

1.3注意力機制在故障診斷中的應(yīng)用.........................4

1.4本文研究目的與意義....................................5

2.相關(guān)技術(shù)介紹............................................6

2.1小波變換原理..........................................8

2.1.1小波變換的基本概念................................9

2.1.2小波變換的性質(zhì)與應(yīng)用.............................10

2.2注意力機制原理.......................................11

2.2.1注意力機制的起源.................................13

2.2.2注意力機制在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用.....................14

3.軸承故障診斷方法........................................15

3.1軸承故障特征提取.....................................16

3.1.1基于小波變換的特征提取..........................17

3.1.2基于注意力機制的特征提取........................19

3.2軸承故障分類器設(shè)計...................................20

3.2.1深度學(xué)習(xí)分類器概述...............................21

3.2.2結(jié)合小波變換與注意力機制的分類器設(shè)計............22

4.實驗與結(jié)果分析..........................................23

4.1數(shù)據(jù)集介紹...........................................25

4.2實驗方法與參數(shù)設(shè)置...................................25

4.3實驗結(jié)果與分析.......................................26

4.3.1特征提取效果對比.................................27

4.3.2分類器性能評估...................................28

4.4結(jié)果討論.............................................29

5.案例分析.................................................31

5.1案例一...............................................32

5.2案例二...............................................34

1.內(nèi)容綜述

本文主要探討了結(jié)合小波變換與注意力機制的軸承故障診斷方

法。首先，對傳統(tǒng)的軸承故障診斷技術(shù)進行了概述，包括信號采集、

預(yù)處理、特征提取和故障分類等環(huán)節(jié)。隨后，詳細(xì)介紹了小波變換的

基本原理及其在信號處理中的應(yīng)用，特別是在軸承故障特征提取方面

的優(yōu)勢。此外，本文還重點闡述了注意力機制在信號處理領(lǐng)域的興起

及其在故障診斷任務(wù)中的潛在價值。

在結(jié)合小波變換與注意力機制的研究中，我們首先對原始振動信

號進行小波變換，以提取軸承故障的時頻特征。隨后，利用注意力機

制對提取的特征進行加權(quán)，使得重要的特征得到更充分的關(guān)注。這種

方法能夠有效地提高故障特征的識別精度，從而提升診斷系統(tǒng)的整體

性能。

1.1軸承故障診斷的重要性

在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，機械設(shè)備的穩(wěn)定運行對于保證生產(chǎn)效率和產(chǎn)

品質(zhì)量至關(guān)重要。作為機械系統(tǒng)中的關(guān)鍵部件，軸承承擔(dān)著支撐旋轉(zhuǎn)

軸、減少摩擦和提高能效的重要任務(wù)。然而，由于長期運行、過載、

潤滑不良等原因，軸承極易發(fā)生各種故障，如磨損、裂紋、剝落等。

這些故障不僅會導(dǎo)致機器性能下降，增加維護成本，嚴(yán)重時甚至?xí)?/p>

發(fā)安全事故，造成重大的經(jīng)濟損失和人員傷害。

因此，及時準(zhǔn)確地進行軸承故障診斷，對預(yù)防設(shè)備失效、降低維

修費用、延長設(shè)備壽命以及保障生產(chǎn)安全具有極其重要的意義。傳統(tǒng)

的故障診斷方法往往依賴于經(jīng)驗豐富的工程師進行主觀判斷，這種方

法存在診斷精度不高、響應(yīng)速度慢等問題c隨著信息技術(shù)的發(fā)展，利

用先進的信號處理技術(shù)和人工智能算法進行故障診斷成為研究熱點。

特別是結(jié)合了小波變換與注意力機制的方法，在提取故障特征和識別

故障類型方面展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。通過深入研究并應(yīng)用這些新技術(shù),

可以大大提高故障診斷的自動化水平和準(zhǔn)確性，從而更好地服務(wù)于現(xiàn)

代工業(yè)生產(chǎn)的需要。

1.2小波變換在故障診斷中的應(yīng)用

時頻分析：小波變換能夠?qū)⑿盘柗纸鉃椴煌叨群皖l率的分量，

這使得診斷人員可以觀察到軸承在不同振動頻率下的行為，從而更準(zhǔn)

確地識別出故障的特征頻率和時域特征。

多尺度分析：通過小波變換的多尺度分解，可以捕捉到軸承在不

同工作狀態(tài)下的細(xì)微變化。這種多尺度分析有助于揭示故障的早期征

兆，提高診斷的靈敏度。

故障特征提?。盒〔ㄗ儞Q可以提取出軸承振動信號的邊緣、尖峰

等特征，這些特征往往與特定類型的故障密切相關(guān)。通過分析這些特

征，可以實現(xiàn)對不同故障類型的有效識別。

去噪處理：在軸承故障診斷中，由于環(huán)境噪聲和信號采集設(shè)備的

限制，原始信號往往含有大量的噪聲V小波變換的濾波特性使其能夠

有效地去除噪聲，提高信號的信噪比，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。

故障分類：通過將小波變換提取的特征向量輸入到分類器中，可

以對軸承故障進行分類。小波變換的多尺度特性使得特征向量更加豐

富，有助于提高分類器的性能。

狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)測：結(jié)合小波變換與故障診斷模型，可以對軸承的

工作狀態(tài)進行實時監(jiān)測，并預(yù)測其未來的發(fā)展趨勢。這對于預(yù)防性維

護和延長軸承使用壽命具有重要意義。

小波變換在軸承故障診斷中的應(yīng)用具有顯著的優(yōu)勢，能夠為故障

診斷提供更加精確和全面的信息，從而提高診斷效率和準(zhǔn)確性。隨著

小波變換理論的不斷發(fā)展和完善，其在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更

加廣闊。

1.3注意力機制在故障診斷中的應(yīng)用

在故障診斷領(lǐng)域，注意力機制作為一種重要的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，近

年來得到了廣泛關(guān)注。注意力機制通過模擬人腦在處理信息時的注意

力聚焦特性，使得模型可以在大數(shù)據(jù)中識別出關(guān)鍵特征，從而提高了

故障診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性。結(jié)合小波變換與注意力機制的故障診斷

方法不僅能在時間域和頻率域中同時獲取軸承故障信號的細(xì)節(jié)信息，

還能有效排除非故障相關(guān)的信息、，增強故障檢測的靈敏度和可靠性。

具體而言，在軸承故障診斷中，小波變換負(fù)責(zé)預(yù)處理和特性提取,

能夠?qū)?fù)雜的振動信號轉(zhuǎn)化為能夠在時間和頻率空間中進行更精細(xì)

分析的多分辨率小波系數(shù)。隨后，通過注意力機制加強故障模式信號

的學(xué)習(xí)能力，使其在特征提取過程中能夠自適應(yīng)地分配注意力，聚焦

于故障特征最為顯著的部分，以優(yōu)化故障分類性能。止匕外，注意力機

制有助于識別出低信噪比下的微弱故障信號，提高故障診斷的精度，

尤其是在工況噪聲較大或者多故障混雜的情況下。

因此，結(jié)合小波變換與注意力機制的方法為解決實際工業(yè)現(xiàn)場中

復(fù)雜的軸承故障診斷問題提供了有效的途徑。這種結(jié)合不僅提升了特

征提取的精確性，還增強了故障分類模型的自適應(yīng)能力，從而能夠快

速準(zhǔn)確地診斷軸承故障，支持預(yù)測性和預(yù)防性維護，降低設(shè)備故障率,

進而提高生產(chǎn)效率和設(shè)備運行的穩(wěn)定性。

1.4本文研究目的與意義

提高診斷準(zhǔn)確率：通過將小波變換的時頻分析能力與注意力機制

的專注提取特性相結(jié)合，能夠更加精確地提取故障特征，從而提高故

障診斷的準(zhǔn)確率。

優(yōu)化故障特征選擇：小波變換可以有效地對軸承振動信號進行多

尺度分解，提取出故障特征，而注意力機制則能夠聚焦于關(guān)鍵特征，

進一步降低特征維度，減少計算量。

增強魯棒性：小波變換能夠抵御一定的信號噪聲干擾，而注意力

機制能夠適應(yīng)不同的工況和故障類型，使診斷過程更加魯棒。

提升診斷效率：結(jié)合兩者優(yōu)勢，可以加快故障檢測的速度，為軸

承維護提供及時反饋，降低設(shè)備停機時間，提高生產(chǎn)效率。

促進理論研究與應(yīng)用：本文的研究成果將為小波變換與注意力機

制在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用提供理論基礎(chǔ)和實踐參考，推動相關(guān)技術(shù)的

發(fā)展與創(chuàng)新。

為軸承故障實時監(jiān)測、預(yù)測維護提供關(guān)鍵技術(shù)支持，有助于保障

設(shè)備和生產(chǎn)過程的穩(wěn)定運行。

2.相關(guān)技術(shù)介紹

時頻局部化：小波變換能夠在時間和頻率兩個維度上同時提供局

部信息，有助于更好地識別信號的局部特征。

可選尺度：小波變換允許用戶根據(jù)需要選擇合適的尺度進行分解,

從而適應(yīng)不同頻率成分的信號分析。

多分辨率分析：小波變換的多分辨率特性使其能夠捕捉到信號中

的高頻和低頻成分，有利于提取故障特征。

在軸承故障診斷中，小波變換常用于對采集到的振動信號進行時

頻分析，提取故障特征，如故障頻率、諧波成分等。通過分析這些特

征，可以實現(xiàn)對軸承故障的早期檢測和分類。

注意力機制是一種模擬人類視覺和聽覺注意力的計算模型，它能

夠自動學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的權(quán)重，并將注意力集中在最有信息量的部分。

在深度學(xué)習(xí)中，注意力機制可以顯著提高模型的學(xué)習(xí)效率和準(zhǔn)確性。

在軸承故障診斷中，注意力機制可以應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)模型，如卷

積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以增強模型對故障特征的學(xué)習(xí)能力。具體來說，注意力

機制可以實現(xiàn)以下功能：

自動學(xué)習(xí)特征權(quán)重：注意力機制可以幫助模型自動識別振動信號

中的重要特征，從而提高故障檢測的準(zhǔn)確性。

減少計算量：通過聚焦于關(guān)鍵特征，注意力機制可以減少模型的

計算量，提高診斷速度。

提高魯棒性：注意力機制可以使模型對噪聲和干擾具有更強的魯

棒性，從而提高故障診斷的可靠性。

將小波變換與注意力機制結(jié)合應(yīng)用于軸承故障診斷，可以充分發(fā)

揮兩種技術(shù)的優(yōu)勢，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。在后續(xù)的研究中,

我們將詳細(xì)介紹這種結(jié)合方法的具體實現(xiàn)和應(yīng)用效果。

2.1小波變換原理

小波變換是一種多分辨率分析方法，它通過不同尺度下的基函數(shù)

來表示信號的不同頻率成分，從而能夠同時在時間和頻率域上提供信

號的局部化信息。這一特性使得小波變換特別適用于非平穩(wěn)信號的處

理，如機械振動信號中的故障特征提取。相比于傳統(tǒng)的傅里葉變換，

小波變換不僅能夠保持信號的時間定位，還能夠在不同的尺度下捕捉

信號的瞬態(tài)變化，這為故障診斷提供了更加豐富的信息基礎(chǔ)。

離散小波變換則是的一種實用形式，它通過選擇特定的離散尺度

和平移值來減少計算量。通常使用多分辨率分析框架實現(xiàn)，該框架包

括一系列高通濾波器和低通濾波器，用于對信號進行逐級分解，從而

得到不同分辨率下的近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)。這些系數(shù)能夠有效地表征

信號在不同頻率帶上的特性，對于機械故障診斷尤其有用，因為故障

往往會在某些特定的頻帶上產(chǎn)生異常響應(yīng)。

小波變換作為一種強大的信號處理工具，在機械故障診斷領(lǐng)域展

現(xiàn)出了巨大的潛力。通過對信號進行多分辨率分析，小波變換不僅能

夠識別出故障特征，而且還能提供故障發(fā)生的具體時間點，這對于提

高機械設(shè)備的維護效率和可靠性具有重要意義。

2.L1小波變換的基本概念

小波變換是一種時頻分析工具，它結(jié)合了傅里葉變換在頻域分析

和短時傅里葉變換在時域分析的優(yōu)勢，能夠在時頻域?qū)π盘栠M行局部

化分析。小波變換的基本思想是將信號分解成一系列具有不同頻率和

尺度的小波函數(shù)，從而實現(xiàn)對信號的時頻特征進行精細(xì)刻畫。

小波變換的核心是小波函數(shù)的選擇，它是一種具有緊支集的、具

有振蕩特性的函數(shù)。小波函數(shù)的選擇直接影響著變換的特性和結(jié)果，

常見的有小波函數(shù)有小波等。這些小波函數(shù)具有不同的特性，適用于

不同的信號處理任務(wù)。

尺度分析：通過改變小波函數(shù)的尺度因子，將信號分解成不同頻

率成分的子信號。尺度因子越大，小波函數(shù)的頻率成分越低，對應(yīng)的

時間分辨率越低。

平移分析：通過平移小波函數(shù)，將信號分解成不同時間位置的子

信號。平移因子決定了小波函數(shù)在時間軸上的位置，從而實現(xiàn)對信號

局部特性的分析。

小波系數(shù)計算：將分解后的子信號與對應(yīng)的小波函數(shù)進行內(nèi)積運

算，得到小波系數(shù)。小波系數(shù)反映了信號在特定頻率和時間位置的能

量分布。

小波分解：根據(jù)小波系數(shù)，可以重構(gòu)原始信號。小波分解是將信

號分解成不同頻率和尺度的小波成分的過程，通過不同層級的分解，

可以得到信號的多尺度分析結(jié)果。

信號預(yù)處理：利用小波變換對原始信號進行分解，提取出故障特

征，提高故障診斷的準(zhǔn)確性。

信號去噪：小波變換具有良好的去噪能力，可以有效地去除信號

中的噪聲干擾，提高故障診斷的信噪比。

特征提?。和ㄟ^小波變換提取出的時頻特征，可以更好地描述軸

承故障的動態(tài)特性，為故障診斷提供可靠依據(jù)。

故障分類與識別：結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，利用小波變換提取的特征

進行故障分類與識別，實現(xiàn)軸承故障的智能診斷。

2.1.2小波變換的性質(zhì)與應(yīng)用

在頻域分析中，小波變換作為一種先進的時頻分析工具，相比于

傳統(tǒng)的傅立葉變換具有多方面的優(yōu)勢。小波變換具有多分辨率分析能

力，即能捕捉到時間局部化信號中的高頻細(xì)節(jié)，同時也能夠準(zhǔn)確描繪

出信號中的低頻部分，從而實現(xiàn)信號的多尺度分解與重構(gòu)。這一特征

使得小波變換在處理復(fù)雜非平穩(wěn)信號時展現(xiàn)出優(yōu)越的性能。

小波變換用于處理非平穩(wěn)信號的顯著優(yōu)勢之一在于能夠提供時

間頻率的聯(lián)合表征。通過在不同縮放和時間平移尺度上對信號進行分

析，小波變換可以捕捉到信號中的瞬態(tài)特性，這一特性對于識別如軸

承故障早期階段的微小振動尤為關(guān)鍵。因此，在診斷早期階段的軸承

故障時，小波變換提供了精準(zhǔn)的信號特征，具有理想的應(yīng)用價值。

止匕外，基于小波包變換的選擇性，可以進一步提升故障特征的檢

測能力。小波包變換不僅覆蓋從高頻到低頻所有的尺度，而且能夠通

過分頻段選擇性地進行時間頻率分析，實現(xiàn)細(xì)節(jié)特征的深入挖掘。這

有助于提高故障診斷的精確度和準(zhǔn)確性。

小波變換因其獨特的時頻局部化分析特性以及對非平穩(wěn)信號的

有效處理能力，在軸承故障診斷中展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景。通過深度

挖掘信號中的細(xì)微特征，小波變換不僅能夠提升故障識別能力，還能

夠為后續(xù)的故障診斷與預(yù)測提供堅實的基礎(chǔ)。

2.2注意力機制原理

注意力機制是一種模擬人類注意力分配的一種計算機模型，其核

心思想是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的來調(diào)整模型對各個部分的重視程度。在自然

語言處理、計算機視覺和語音識別等領(lǐng)域，注意力機制已經(jīng)取得?了顯

著的成果，并在軸承故障診斷領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。

注意力權(quán)重分配：模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點，自動地為每個輸入

元素分配一個注意力權(quán)重，權(quán)重的大小表示該元素在任務(wù)中重要性的

程度。

加權(quán)求和：模型將每個輸入元素與其對應(yīng)的注意力權(quán)重相乘，然

后進行求和，得到加權(quán)后的信息。

全局注意力：模型為輸入序列的每個元素分配相同的注意力權(quán)重,

這種方法適用于序列長度較短的場景。

局部注意力：模型只關(guān)注輸入序列的一部分，通過對序列進行切

片或劃分窗口來實現(xiàn)，這種方法適用于序列長度較長的場景。

分層次注意力：模型通過層次化的方式處理輸入序列，在每個層

次上分配注意力權(quán)重，從而提高模型的性能。

自注意力：模型使用相同的輸入序列構(gòu)造注意力矩陣，通過注意

力矩陣計算注意力權(quán)重，這種方法在模型中得到了廣泛應(yīng)用。

注意力遮擋：在計算注意力時，通過抑制部分注意力權(quán)重，防止

模型對不需要的信息進行過度的關(guān)注。

多頭注意力：將注意力機制分解為多個分頭，每個分頭負(fù)責(zé)關(guān)注

不同的內(nèi)容，從而提高模型的捕獲信息的能力。

可學(xué)習(xí)注意力權(quán)重：通過優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)到能夠有效捕

捉輸入數(shù)據(jù)相關(guān)性的注意力權(quán)重。

注意力機制的引入為軸承故障診斷提供了新的思路和方法，通過

有效地關(guān)注軸承振動信號的細(xì)微特征，有助于提高診斷的準(zhǔn)確性和效

率。在后續(xù)的研究中，可以進一步探索將注意力機制與其他特征提取

方法、深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，以實現(xiàn)更加高效、準(zhǔn)確的軸承故障診斷。

2.2.1注意力機制的起源

注意力機制的概念最早可以追溯到人類心理學(xué)的研究，早在19

世紀(jì)末，心理學(xué)家在其著作《心理學(xué)原理》中就對注意力進行了定義:

“每個人都知道自己能夠?qū)⒁庾R聚焦于某些事物，同時忽略其他事

物?！边@種選擇性關(guān)注的能力被認(rèn)為是人類認(rèn)知系統(tǒng)的一個基本組成

部分，它允許個體在復(fù)雜多變的環(huán)境中高效地處理信息。

將這一概念引入機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，則要等到21世紀(jì)初。隨著深度

學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，研究者們開始探索如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具備類似人類

的注意力能力，即能夠在處理任務(wù)時自動地聚焦于輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵

部分，而忽略不那么重要的信息。2014年，等人在解決序列到序列

模型中長距離依賴問題時首次提出了注意力機制的具體實現(xiàn)方法，并

成功應(yīng)用于機器翻譯任務(wù)，顯著提高了模型的性能。這一創(chuàng)新不僅解

決了傳統(tǒng)在處理長序列時梯度消失的問題，還開啟了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中

一系列基于注意力機制的新研究方向。

此后，注意力機制迅速成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點之一，廣泛

應(yīng)用于自然語言處理、計算機視覺等多個領(lǐng)域。特別是在時間序列分

析方面，如本文所關(guān)注的軸承故障診斷，注意力機制能夠幫助模型更

好地捕捉到信號中的異常模式，提高故障檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。通

過結(jié)合小波變換提取的多尺度特征與注意力機制對關(guān)鍵特征的強化，

可以構(gòu)建更加魯棒且高效的故障診斷模型。

2.2.2注意力機制在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

特征選擇：傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型往往對輸入數(shù)據(jù)的所有特征進行

統(tǒng)一處理，而忽略了不同特征在故障診斷中的重要性。通過引入注意

力機制，模型可以自動學(xué)習(xí)到哪些特征對于故障診斷最為關(guān)鍵，從而

實現(xiàn)對特征的有效選擇。

特征融合：在多傳感器數(shù)據(jù)融合的軸承故障診斷中，不同傳感器

采集到的信號往往包含互補的信息。注意力機制可以幫助模型識別并

融合這些互補信息，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。

動態(tài)調(diào)整：在故障診斷過程中，不同階段的故障特征可能存在動

態(tài)變化。注意力機制能夠根據(jù)當(dāng)前診斷階段的需求動態(tài)調(diào)整對各個特

征的重視程度，使模型更加適應(yīng)不斷變化的故障特征。

性能提升：通過引入注意力機制，深度學(xué)習(xí)模型能夠更加關(guān)注與

故障診斷密切相關(guān)的特征，從而減少冗余信息的干擾，提高模型的學(xué)

習(xí)效率和診斷準(zhǔn)確性。

具體到軸承故障診斷的應(yīng)用，注意力機制可以與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等

深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合。例如，在基于的故障診斷模型中，注意力機制

可以用于識別圖像中與故障相關(guān)的關(guān)鍵區(qū)域；在基于的故障診斷模型

中，注意力機制可以關(guān)注時間序列數(shù)據(jù)中與故障相關(guān)的關(guān)鍵時刻。通

過這些應(yīng)用，注意力機制能夠顯著提升軸承故障診斷系統(tǒng)的性能和魯

棒性。

3,軸承故障診斷方法

結(jié)合小波變換與注意力機制的軸承故障診斷方法，作為一種在機

械故障診斷中日益受到關(guān)注的智能診斷模型，具有廣泛的適用性與較

高的診斷精度。在該方法中，小波變換被用于故障特征提取和信號處

理，其獨具的優(yōu)勢在于它可以實現(xiàn)對非平穩(wěn)信號的有效分析，并且能

夠保留信號的能量和時間局部化特性。進一步地，該方法引入了注意

力機制，這使得模型能夠在提取特征時更加聚焦于重要信息，從而更

好地捕捉到故障信號的關(guān)鍵特征，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。

具體而言，使用小波變換可將原始振動信號轉(zhuǎn)換為不同頻率尺度

上的小波系數(shù)，從而有效地分離出故障時域和頻域上的特征。隨后，

通過注意力機制對小波變換得到的一系列小波系數(shù)進行加權(quán)處理，進

而突出顯示那些對于判斷軸承狀態(tài)具有重要意義的模式信息。這種方

法不僅能夠有效識別和分類各種類型的軸承故障，還可以輔助專家理

解和解釋輸出結(jié)果，提升維修效率和精度。

結(jié)合小波變換與注意力機制的軸承故障診斷方法，通過有效整合

高頻、準(zhǔn)實時數(shù)據(jù)并強化對關(guān)鍵信息的識別能力，展現(xiàn)了其在復(fù)雜機

械系統(tǒng)診斷中的巨大潛力和實際價值。

3.1軸承故障特征提取

特征提取是軸承故障診斷中至關(guān)重要的一步，它直接關(guān)系到診斷

模型的效果。傳統(tǒng)的軸承故障特征提取方法主要有時域分析、頻域分

析和小波變換等。然而，隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征

提取方法也逐漸顯示出優(yōu)越性。在本研究中，我們結(jié)合小波變換與注

意力機制的優(yōu)點，提出了一種新型的特征斃取方法。

小波變換是一種重要的時頻域分析方法，它能夠在不同尺度上對

信號進行多分辨率分析，從而有效地提取出信號的時頻特征。在軸承

故障診斷中，通過將小波變換應(yīng)用于軸承振動信號，可以得到一系列

的小波系數(shù)，這些系數(shù)包含了豐富的故障信息。

對每個尺度的小波系數(shù)進行局部特征美取，如豪峰點、平均頻率

等，以獲得具有故障特異性的特征向量；

注意力機制是一種在深度學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用的機制，其核心思想是

學(xué)習(xí)一種權(quán)重分配策略，使得模型能夠重點關(guān)注輸入信號中重要的部

分，從而提高模型對重要信息的敏感度。在本研究中，我們引入了注

意力機制對小波變換得到的特征向量進行優(yōu)化。

通過學(xué)習(xí)得到的權(quán)重，將具有更高故障診斷價值的特征向量放大,

同時降低不相關(guān)特征的權(quán)重；

通過結(jié)合小波變換和注意力機制的特征提取方法，我們能夠有效

地提取出軸承故障的時頻特征，并確保模型能夠關(guān)注到故障信號中的

關(guān)鍵信息，從而提高軸承故障診斷的性能。

3.1.1基于小波變換的特征提取

在“結(jié)合小波變換與注意力機制的軸承故障診斷”這一研究主題

中，“基于小波變換的特征提取”是一個至關(guān)重要的步驟，它直接關(guān)

系到后續(xù)故障模式識別與分類的準(zhǔn)確性。本節(jié)將詳細(xì)探討小波變換如

何應(yīng)用于軸承故障信號處理，并介紹其在特征提取中的作用。

小波變換作為一種多分辨率分析工具，在非平穩(wěn)信號處理領(lǐng)域得

到了廣泛的應(yīng)用。相比于傳統(tǒng)的傅里葉變換，小波變換能夠同時提供

時間和頻率域的信息，這使得它特別適合用于分析軸承等機械設(shè)備運

行過程中產(chǎn)生的瞬態(tài)和非線性振動信號。

其中，是平移參數(shù)，表示小波沿時間軸的位置移動。通過對不同

尺度和平移參數(shù)下變換系數(shù)的分析，可以獲得信號在不同時間尺度上

的細(xì)節(jié)信息。

在軸承故障診斷中，利用小波變換進行特征提取主要涉及以下幾

個步驟：

選擇合適的小波基：根據(jù)信號的特點選取合適的母小波函數(shù),如、

或等。不同的小波基對信號的敏感度不同，因此需要根據(jù)實際應(yīng)用場

景進行選擇。

確定分解層次：依據(jù)信號的復(fù)雜性和故障特征的分布情況，決定

進行幾層的小波分解。通常情況下，層數(shù)越多，獲得的特征信息越豐

富，但計算量也相應(yīng)增加。

獲取變換系數(shù)：通過小波變換得到不同尺度下的系數(shù)矩陣，這些

系數(shù)反映了信號在各個頻帶內(nèi)的能量分布情況。

特征向量構(gòu)建：從變換系數(shù)中提取有用的特征，例如各頻帶的能

量、最大值、最小值、均方根值等，構(gòu)建特征向量作為后續(xù)機器學(xué)習(xí)

模型的輸入。

特征選擇與優(yōu)化：采用相關(guān)性分析、主成分分析等方法對初步構(gòu)

建的特征向量進行篩選和降維，以提高模型訓(xùn)練效率并避免過擬合現(xiàn)

象的發(fā)生。

3.1.2基于注意力機制的特征提取

在軸承故障診斷中，特征提取是關(guān)鍵步驟之一，它直接關(guān)系到診

斷的準(zhǔn)確性和效率。傳統(tǒng)的特征提取方法往往依賴于領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗,

難以捕捉到故障信號的細(xì)微變化。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速

發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法逐漸成為研究熱點。在本研究中,

我們引入了注意力機制來增強特征提取的能力。

注意力機制是一種能夠自適應(yīng)地分配不同權(quán)重于輸入序列中各

個元素的方法，從而實現(xiàn)對重要信息的強化和次要信息的抑制。在特

征提取過程中，注意力機制能夠自動識別并放大與故障診斷密切相關(guān)

的特征，從而提高診斷的準(zhǔn)確性。

小波變換預(yù)處理：首先，對原始軸承振動信號進行小波變換，將

信號分解為不同頻率的時頻域表示。這一步有助于提取信號的時頻特

性，為后續(xù)的特征提取提供豐富的基礎(chǔ)。

構(gòu)建注意力模型：基于小波變換后的時頻域數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個注意

力模型V該模型通常包含一個自注意力層，自注意力層能夠計算輸入

序列中每個元素與其他元素之間的關(guān)聯(lián)強度，從而為每個元素分配一

個注意力權(quán)重。

特征加權(quán)：通過注意力模型計算得到的權(quán)重，對時頻域數(shù)據(jù)中的

每個元素進行加權(quán)，得到加權(quán)特征。這一步使得與故障診斷相關(guān)的特

征得到加強，而與故障無關(guān)的特征被削弱。

特征融合：將加權(quán)特征進行融合，形成最終的故障特征向量。這

些特征將作為后續(xù)故障分類或識別的輸入。

模型優(yōu)化與訓(xùn)練：使用標(biāo)注好的故障數(shù)據(jù)對注意力模型進行訓(xùn)練,

并通過反向傳播算法不斷優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型對軸承故障特征的

提取能力。

通過引入注意力機制，我們的方法能夠更有效地從復(fù)雜的軸承振

動信號中提取出對故障診斷有用的特征，從而提高故障診斷系統(tǒng)的性

能和魯棒性。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的特征提取方法相比，基于注意

力機制的特征提取在軸承故障診斷任務(wù)中具有顯著的優(yōu)勢。

3.2軸承故障分類器設(shè)計

在構(gòu)建軸承故障診斷模型時，有效的分類器設(shè)計至關(guān)重要。本文

采用了結(jié)合小波變換與注意力機制的方法來提高診斷效果。小波變換

以其能夠捕捉信號的時頻特性而著稱，特別適用于非穩(wěn)態(tài)信號的分析,

如軸承運行過程中產(chǎn)生的振動信號。因此，首先通過小波變換從原始

振動信號中提取關(guān)鍵特征，進一步增強信號的局部時頻特性，為后續(xù)

分析奠定基礎(chǔ)。

然而，單純依賴小波變換處理后的高維特征仍可能面臨“維度災(zāi)

難”問題，即決策邊界變得復(fù)雜，過擬合風(fēng)險增加L為解決這一問題，

我們引入了注意力機制，其原本來源于自然語言處理領(lǐng)域，通過學(xué)習(xí)

各特征間的相對重要性，增強了模型對關(guān)鍵信息的敏感度，進而提高

了分類精度。具體而言，注意力機制會在特征向量值之上形成一個注

意力權(quán)重向量，通過軟性加權(quán)這些特征來凸顯對分類更為重要的特征,

從而有效降低冗余信息的影響。

3.2.1深度學(xué)習(xí)分類器概述

架構(gòu)多樣性：深度學(xué)習(xí)分類器具有多種不同的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如卷積

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。每種架構(gòu)都具有其獨特的特點和應(yīng)用場景。

特征自動學(xué)習(xí)：與傳統(tǒng)的特征工程方法相比，深度學(xué)習(xí)分類器能

夠自動從數(shù)據(jù)中提取具有判別意義的特征，降低了對人工經(jīng)驗和技術(shù)

水平的依賴。

適應(yīng)性強：深度學(xué)習(xí)分類器具有較強的泛化能力，能夠在面對新

數(shù)據(jù)和未知故障類型時?，通過模型的調(diào)整和優(yōu)化，實現(xiàn)高精度的故障

診斷。

可擴展性好：深度學(xué)習(xí)分類器支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的輸入和輸出，

適合于軸承故障診斷中的海量振動信號處理。

需要大量數(shù)據(jù)和計算資源：深度學(xué)習(xí)分類器在訓(xùn)練過程中需要大

量數(shù)據(jù)進行支持，且計算資源消耗較高，因此在實際應(yīng)用中需考慮到

數(shù)據(jù)獲取和硬件配置等問題。

深度學(xué)習(xí)分類器在軸承故障診斷領(lǐng)域中具有廣闊的應(yīng)用前景，通

過不斷優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和算法，有望不斷提升故障診斷的準(zhǔn)確性和實時

性。

3.2.2結(jié)合小波變換與注意力機制的分類器設(shè)計

在軸承故障診斷領(lǐng)域，有效的故障特征提取對于準(zhǔn)確分類至關(guān)重

要。為了提高診斷系統(tǒng)的性能，本研究提出了一種結(jié)合小波變換的分

類器設(shè)計。該設(shè)計旨在從原始振動信號中提取關(guān)鍵特征，并通過注意

力機制增強這些特征的重要性，從而提升分類的準(zhǔn)確性。

首先，我們采用小波變換對原始振動信號進行多尺度分解。小波

變換能夠捕捉信號的局部時頻特性，通過選擇合適的小波基和分解層

數(shù)，能夠有效地提取出反映軸承故障的時頻信息。分解后的近似系數(shù)

和細(xì)節(jié)系數(shù)被視作故障特征的一部分。

接著，為了進一步優(yōu)化特征，我們引入了注意力機制。注意力機

制是一種深度學(xué)習(xí)中的機制，它能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特定性質(zhì)動態(tài)調(diào)

整不同部分的權(quán)重，從而突出對當(dāng)前任務(wù)最重要的信息…在本研究中，

我們采用基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意力模型，通過對小波分解系數(shù)進行

加權(quán)，使得與故障診斷相關(guān)的特征得到增強。

特征提?。豪眠B續(xù)小波變換對軸承振動信號進行多尺度分解，

得到不同頻段的近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)。

注意力權(quán)重計算：利用模型對每個分解系數(shù)計算一個注意力權(quán)重,

權(quán)重表示該系數(shù)在分類任務(wù)中的重要性。

特征加權(quán)：根據(jù)計算得到的注意力權(quán)重，對原始特征進行加權(quán),

形成加權(quán)特征向量。

分類器構(gòu)建：將加權(quán)特征向量輸入到支持向量機或其他機器學(xué)習(xí)

分類器中，進行故障分類。

性能評估：通過交叉驗證等方法評估分類器的性能，包括準(zhǔn)確率、

召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。

4.實驗與結(jié)果分析

為驗證結(jié)合小波變換與注意力機制的軸承故障診斷方法的優(yōu)越

性，我們設(shè)計了全面的實驗方案。首先是數(shù)據(jù)收集，從設(shè)備制造商處

獲取了一套多樣化的軸承振動信號數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)具有全面的故障類

型和多樣化的故障模式。數(shù)據(jù)分析涵蓋正常運行和不同類型的突發(fā)性

故障，包括滾道磨損、滾動體和滾道裂紋、保持架損壞等。

實驗采用了三種方法進行對比，分別為傳統(tǒng)的短時傅里葉變換。

對于每種模型，我們均采用相同的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取方法，確保

對比結(jié)果的公平性和可比性。

在實驗結(jié)果分析中，我們詳細(xì)比較了三種模型在故障分類準(zhǔn)確度

上的表現(xiàn)。結(jié)果表明，結(jié)合小波變換與注意力機制的模型在識別各種

故障模式上表現(xiàn)最為優(yōu)秀，具有最高的準(zhǔn)確率和最小的誤差。這些結(jié)

果通過混淆矩陣可視化尤為明顯，方法顯示出對各類故障模式的優(yōu)異

區(qū)分能力。此外，我們還通過曲線和值進一步分析了模型的性能。

通過一系列的實驗驗證，結(jié)合小波變換與注意力機制的軸承故障

診斷方法展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢，有效提高了故障識別的準(zhǔn)確性和魯棒

性。實驗結(jié)果支持了該方法在復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)用潛力，為工業(yè)現(xiàn)場的

實際應(yīng)用提供了有力的理論依據(jù)和技術(shù)支持。

盡管模型表現(xiàn)優(yōu)異，但在實際應(yīng)用中還存在一些挑戰(zhàn)，例如不同

的機械設(shè)備噪聲水平可能會影響故障信號的提取。未來的工作將進一

步優(yōu)化模型的魯棒性和適應(yīng)性，以應(yīng)對實際應(yīng)用場景中的更多復(fù)雜因

素。

4.1數(shù)據(jù)集介紹

數(shù)據(jù)來源：所使用的數(shù)據(jù)集為公開的軸承故障診斷數(shù)據(jù)集，由國

內(nèi)外研究人員收集和整理。

數(shù)據(jù)格式：數(shù)據(jù)集包含采集到的原始振動信號以及對應(yīng)的故障類

型標(biāo)簽。原始振動信號以時域信號、頻域信號以及小波域信號等形式

存儲。

數(shù)據(jù)規(guī)模：數(shù)據(jù)集包含數(shù)萬條振動信號，且故障類型豐富，具有

較強的代表性。

故障字典：為了便于后續(xù)的故障診斷，數(shù)據(jù)集中已提供了故障字

典，包含了不同故障類型的特征信息。

通過充分了解和掌握數(shù)據(jù)集的基本情況，我們可以基于這些數(shù)據(jù)

開展后續(xù)的實驗研究，驗證所提出的方法在軸承故障診斷中的實用性

和準(zhǔn)確性。同時，通過對比分析不同故障類型在不同工況下的振動信

號特征，還可以為實際工程中的故障診斷關(guān)供有益的參考和指導(dǎo)。

4.2實驗方法與參數(shù)設(shè)置

數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集到的原始振動信號進行濾波處理，去除噪聲

干擾；同時，對信號進行歸一化處理，使其具有相同的量綱。

小波基選擇：根據(jù)軸承故障信號的特性,選擇合適的連續(xù)小波基,

如等，其中N為小波基的階數(shù)。

小波分解層數(shù)：根據(jù)小波變換的性質(zhì)和實驗結(jié)果，確定合適的小

波分解層數(shù)，以提取有效頻率范圍內(nèi)的故障特征。

注意力權(quán)重計算：根據(jù)小波變換后的特征，計算各特征在故障診

斷中的重要性，從而得到注意力權(quán)重。

特征融合：將小波變換后的特征與注意力機制得到的注意力權(quán)重

進行融合，得到融合后的特征向量。

超參數(shù)調(diào)整：根據(jù)實驗結(jié)果，對小波分解層數(shù)、注意力機制模型

參數(shù)等進行調(diào)整，以優(yōu)化故障診斷性能。

驗證集選擇：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，采用交

叉驗證方法對模型進行驗證和優(yōu)化。

4.3實驗結(jié)果與分析

在“結(jié)合小波變換與注意力機制的軸承故障診斷”這一課題的研

究中，為了驗證我們模型的有效性和優(yōu)越性，進行了詳盡的實驗。在

本節(jié)中，我們將展示并分析實驗結(jié)果及其背后的意義。

我們針對不同類型的軸承故障執(zhí)行了大量實驗，通過將小波變換

與基于注意力機制的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，我們構(gòu)建了一個端到端的

故障診斷模型。實驗數(shù)據(jù)來源于真實操作中的異步電動機，采用了包

括正常運轉(zhuǎn)、點蝕、深度剝蝕等多種故障情景。首先，我們使用小波

變換對采集到的振動信號進行了預(yù)處理，提取了包含故障特征的時頻

信號。接著，將這些時頻信號輸入到基于注意力機制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中進行分類。實驗結(jié)果顯示，我們的模型可以顯著提高故障識別的準(zhǔn)

確性口具體而言，我們的模型在正常運轉(zhuǎn)狀態(tài)下的精度達(dá)到了，而在

點蝕和深度剝蝕這兩種不同類型的故障狀態(tài)下的精度分別達(dá)到和。

在實驗中，我們也注意到各個模型受噪聲影響的不同表現(xiàn)。由于

噪聲常常存在于實際的振動信號中，通過實驗我們發(fā)現(xiàn)，即使在存在

噪聲的情況卜，我們的模型仍然保持了較高的診斷精度。這一結(jié)果不

僅驗證了小波變換的有效性，也突顯了注意力機制在提升模型魯棒性

方面的貢獻(xiàn)，即在復(fù)雜的噪聲環(huán)境下也能實現(xiàn)較高的診斷準(zhǔn)確性。

4.3.1特征提取效果對比

方法通過將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，提取出信號的頻域特征。

然而，由于不能很好地處理非平穩(wěn)信號，其提取的特征可能存在局部

不穩(wěn)定性。

方法通過正交變換提取數(shù)據(jù)的主要成分，從而降低數(shù)據(jù)的維度。

然而，在特征提取過程中，可能會丟失一些有用的信息，尤其是對于

故障特征不明顯的軸承故障診斷場景。

通過小波變換，我們可以將信號分解為多個尺度上的時頻分析，

從而捕捉到信號在不同尺度的細(xì)節(jié)信息。這種方法適用于非平穩(wěn)信號

的時頻分析，能夠更好地反映軸承振動信號的故障特征。

注意力機制作為一種深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠自適應(yīng)地關(guān)注信號中的

關(guān)鍵區(qū)域，從而提取出與故障診斷高度相關(guān)的特征。結(jié)合小波變換和

注意力機制，我們不僅可以獲得豐富的時頻信息，還能有效地篩選出

故障特征。

通過對比分析，我們發(fā)現(xiàn)在故障特征不明顯或有噪聲干擾的情況

下，基于小波變換與注意力機制的特征提取方法在以下方面具有顯著

優(yōu)勢：

提高了故障特征的提取準(zhǔn)確度，尤其在故障信號不明顯的情況下,

能夠較好地識別出故障模式。

結(jié)合小波變換與注意力機制的軸承故障診斷方法在特征提取階

段表現(xiàn)出了較好的性能，為后續(xù)的故障診斷算法的實現(xiàn)奠定了堅實的

基礎(chǔ)。

4.3.2分類器性能評估

在軸承故障診斷中，分類器性能的評估對于確定故障類型和準(zhǔn)確

度至關(guān)重要。本節(jié)將詳細(xì)介紹結(jié)合小波變換與注意力機制的分類器性

能評估方法。

首先，我們采用混淆矩陣對分類器的性能進行直觀的評估?；煜?/p>

矩陣是一種展示分類器實際輸出與真實標(biāo)簽之間關(guān)系的矩陣，其每一

行代表實際標(biāo)簽，每一列代表預(yù)測標(biāo)簽。通過混淆矩陣，我們可以直

觀地觀察到分類器在各個類別上的準(zhǔn)確率、召回率、精確率和F1分

數(shù)等指標(biāo)。

其次，為了更全面地評估分類器的性能，我們采用多種評估指標(biāo)，

包括但不限于以下幾種：

精確率：精確率是指分類器預(yù)測為正類樣本中實際為正類的比例,

計算公式為：

分?jǐn)?shù)：F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均，用于平衡精確率

和召回率之間的矛盾，計算公式為：

為了驗證分類器的泛化能力，我們采用交叉驗證方法對分類器進

行評估。交叉驗證將數(shù)據(jù)集分為K個子集，其中K1個子集用于訓(xùn)練

分類器，剩下的1個子集用于測試分類器c重復(fù)這個過程K次，每次

使用不同的子集作為測試集，最后取平均值作為分類器的最終性能指

標(biāo)。

4.4結(jié)果討論

在軸承故障診斷中，結(jié)合小波變換與注意力機制己經(jīng)顯示出優(yōu)越

的性能。通過將這兩種技術(shù)結(jié)合起來，我們可以顯著提高故障信號的

識別和診斷能力。小波變換能夠有效地捕捉信號中的時頻特性，尤其

在處理非平穩(wěn)信號時優(yōu)勢明顯，適合于軸承振動信號的分析。而注意

力機制則能夠動態(tài)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)對不同特征的關(guān)注程度，幫助模型聚焦

于更加關(guān)鍵和相關(guān)的信息，從而提高診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性。

具體來說，該方法首先利用小波變換對原始的軸承振動信號進行

預(yù)處理，將時間域上的信號轉(zhuǎn)換為時頻域表示，使得我們能夠更加直

觀地認(rèn)識信號的時頻特征。然后，通過注意力機制在不同的時頻域特

征上進行加權(quán)，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)﹃P(guān)鍵特征進行更深入的學(xué)習(xí)，從而增

強了模型對故障特征的捕捉能力。實驗結(jié)果表明，結(jié)合小波變換與注

意力機制的方法，在軸承不同類型的故障識別方面，其準(zhǔn)確率和召回

率都有顯著提升。與僅使用小波變換或僅使用注意力機制的方法相比,

該方法的診斷效果更為出色。這表明，結(jié)合兩種技術(shù)的優(yōu)勢可以為故

障診斷帶來顯著的性能提升。

此外，我們還探討了在不同小波變換函數(shù)和注意力機制中不同配

置下的診斷效果。結(jié)果顯示，小波與多頭注意力機制在保持高準(zhǔn)確率

的同時，也能對低信噪比下的信號進行有效地處理，顯示出更強的泛

化能力。這為實際應(yīng)用中選擇合適的小波變換和注意力機制配置提供

了有益的參考。未來的工作中，我們將進一步探索其他數(shù)據(jù)增強和特

征融合的方法，以進一步提高故障診斷的魯棒性和準(zhǔn)確性。

5.案例分析

本節(jié)將通過具體案例分析，展示結(jié)合小波變換與注意力機制的軸

承故障診斷方法的實際應(yīng)用效果。所選案例為一典型軸承故障診斷場

景，數(shù)據(jù)來源于某大型工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)的實際運行數(shù)據(jù)集。

該數(shù)據(jù)集包含了一段時間內(nèi)，多臺不同型號軸承的健康狀態(tài)監(jiān)測

數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括從每個軸承內(nèi)部采集的振動信號，其中涵蓋了正常狀

態(tài)、滾動體故障和內(nèi)圈故障三種工況。每個工況下的數(shù)據(jù)共包含5萬

個樣本，每個樣本包含512個時間序列的振動信號。

首先，對振動信號進行小波