源码下载地址https://download.csdn.net/download/sheziqiong/91395392源码下载地址https://download.csdn.net/download/sheziqiong/91395392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,fs1000):nlen(signal)yffft(signal)xfnp.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,level4):wppywt.WaveletPacket(signal,db4,maxlevellevel)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.mainnn.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_weightstorch.softmax(torch.sum(inputs,dim1),dim0)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SVM82.3-单通道CNN89.77.4本研究方法96.213.9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源码下载地址https://download.csdn.net/download/sheziqiong/91395392源码下载地址https://download.csdn.net/download/sheziqiong/91395392