双通道融合网络的轴承故障诊断
时间: 2025-06-17 16:36:16 浏览: 13
### 双通道融合网络在轴承故障诊断中的应用
#### 方法概述
双通道融合网络是一种先进的技术手段,能够有效地提升滚动轴承故障诊断的准确性。这种方法不仅融合了原始振动信号还引入了二维时频图像作为输入数据[^1]。通过这种方式,可以更加全面地捕捉到机械部件的工作状态变化。
#### 实现原理
为了更好地理解这种技术的实际操作过程,下面将具体描述其工作流程:
- **数据预处理阶段**
- 收集来自不同传感器位置(如DE端, FE端, BA端)所记录下的时间序列形式的振动信息以及对应的频率域表示——即所谓的“二维时频图像”。这些图片可以通过多种转换方法获得,例如小波变换、短时傅里叶变换等[^3]。
- **构建双路径架构**
- 设计两个独立但相互关联的学习分支来分别接收上述两类异构的数据流;其中一个专注于解析一维的时间轴上的波动特性,另一个则负责解读由各种物理量构成的空间分布规律。此结构允许模型同时从多个角度审视同一个现象,进而提高最终决策的质量[^2]。
- **特征提取与融合**
- 利用卷积层自动发现隐藏于各自模态内部的关键属性,并借助全连接组件或者其他高级策略完成跨域间的信息交互。特别值得注意的是,在某些改进版本中还会加入注意力机制以强调那些对于分类任务至关重要的部分[^4]。
- **训练优化及评估验证**
- 使用标注好的样本集对整个系统进行迭代式的参数调整直至收敛稳定为止。期间可能涉及到超参搜索等一系列调优活动。最后再经过严格的测试环节确认方案的有效性并给出性能指标报告。
```python
import torch.nn as nn
class DualPathNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(DualPathNetwork, self).__init__()
# Define two separate branches for processing different types of inputs.
self.branch_vibration = ... # Placeholder for vibration signal branch definition
self.branch_image = ... # Placeholder for image-based feature extraction
# Fusion layer to combine features from both paths.
self.fusion_layer = ...
def forward(self, x_vib, x_img):
out_vib = self.branch_vibration(x_vib)
out_img = self.branch_image(x_img)
combined_features = torch.cat((out_vib, out_img), dim=1)
output = self.fusion_layer(combined_features)
return output
```
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