完整算法流程圖圖片詳細(xì)算法流程步驟數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理讀取EDF格式的多通道胎兒ECG數(shù)據(jù)（直接胎兒心電+4個(gè)腹部導(dǎo)聯(lián)）應(yīng)用50Hz陷波濾波器消除工頻干擾1100Hz帶通濾波去除基線漂移和高頻噪聲布谷鳥搜索優(yōu)化初始化設(shè)置鳥巢數(shù)量(25)、最大迭代次數(shù)(25)、棄巢概率(0.25)定義搜索空間：濾波器階數(shù)(80300)、學(xué)習(xí)率(0.010.99)使用Lévy飛行分布生成初始解適應(yīng)度評估對每個(gè)參數(shù)組合運(yùn)行NLMS自適應(yīng)濾波小波提取胎兒ECG成分計(jì)算基于小波的SN...

算法流程圖如下：詳細(xì)算法步驟1.信號生成與特征提取模擬生成四類典型信號：單頻正弦波、多頻疊加波、高斯峰信號、高斯脈沖信號添加真實(shí)環(huán)境噪聲：低頻背景干擾和高頻隨機(jī)噪聲使用三重特征提取器并行處理：時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征、頻域譜特征、時(shí)頻聯(lián)合特征構(gòu)建6×170×800維特征張量（幀×特征×樣本）2.數(shù)據(jù)預(yù)處理與網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建按7:1:2比例劃分訓(xùn)練驗(yàn)證測試集實(shí)施通道級批歸一化：僅用訓(xùn)練集統(tǒng)計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)化全數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)輕量CNN架構(gòu)：單卷積層...

完整的算法流程圖可適當(dāng)參考下圖：詳細(xì)的算法流程步驟1.參數(shù)初始化：根據(jù)信號長度和采樣率確定時(shí)間軸(Atao)和頻率軸(Af)設(shè)置歸一化角度(Ana)和窗長(Awl)的采樣網(wǎng)格定義高斯窗的寬度參數(shù)(Gc0.3)2.信號預(yù)處理：對原始信號進(jìn)行零填充擴(kuò)展避免邊界效應(yīng)，確保窗口操作完整性3.四維參數(shù)空間遍歷：外層循環(huán)：遍歷所有窗長(Nwl種)內(nèi)層循環(huán)：遍歷所有歸一化角度(Nna種)對每個(gè)(窗長,角度)組合執(zhí)行后續(xù)計(jì)算4.窗函數(shù)構(gòu)建：基于當(dāng)前窗長創(chuàng)建...

一、多Loss平衡的核心挑戰(zhàn)在工業(yè)設(shè)備故障診斷中，常需同時(shí)優(yōu)化多個(gè)任務(wù)，例如：故障分類（交叉熵?fù)p失）異常檢測（重構(gòu)損失，如MAEMSE）故障嚴(yán)重性評估（回歸損失）時(shí)序特征一致性（對比損失）不平衡表現(xiàn)如下：不同任務(wù)收斂速度差異大（如分類損失下降快，重構(gòu)損失波動劇烈）任務(wù)重要性不同（分類準(zhǔn)確率>嚴(yán)重性評估）噪聲干擾導(dǎo)致部分Loss誤導(dǎo)優(yōu)化方向（如傳感器噪聲影響重構(gòu)損失）二、多Loss平衡方法及故障診斷適配分析1.手動固...

一、模態(tài)分解方法是否存在固有泄露？分解方法的全局性大多數(shù)模態(tài)分解方法（如VMD、EMD）需要完整的信號輸入進(jìn)行分解，其本質(zhì)是通過全局優(yōu)化或迭代過程提取模態(tài)分量（IMF）。這意味著：如果直接在整個(gè)數(shù)據(jù)集（含未來測試數(shù)據(jù)）上分解，分解后的IMF會隱含未來信息。在訓(xùn)練階段使用這些IMF訓(xùn)練模型時(shí)，模型會間接“看到”未來數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露。泄露的根源泄露并非來自分解方法本身，而是來自不合理的預(yù)處理流程。若分解步驟在數(shù)...

在變工況滾動軸承故障診斷中，引入先驗(yàn)知識是提升深度學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確率的關(guān)鍵策略，尤其是在數(shù)據(jù)稀缺、工況復(fù)雜或噪聲干擾嚴(yán)重的場景下。以下從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型設(shè)計(jì)、損失函數(shù)優(yōu)化、特征融合四個(gè)維度簡單說明如何系統(tǒng)性地引入先驗(yàn)知識。一、數(shù)據(jù)層面：基于物理機(jī)理的數(shù)據(jù)增強(qiáng)與特征引導(dǎo)1.物理模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)增強(qiáng)（1）故障仿真生成：利用滾動軸承動力學(xué)模型（如Hertz接觸理論、故障脈沖響應(yīng)模型）生成仿真振動信號，模擬不同故障...

目標(biāo)：區(qū)分正常與病理性膝關(guān)節(jié)VAG信號：通過模擬信號生成、濾波、峰值檢測與時(shí)頻分析，判斷信號是否異常。關(guān)鍵指標(biāo)：基于濾波后信號的峰值數(shù)量（>30則判定為異常）。模塊:(1)信號生成正常信號：vagnormalsin(2pi50t)+0.2randn(size(t))設(shè)計(jì)意圖：50Hz正弦波模擬正常關(guān)節(jié)振動，疊加弱噪聲（標(biāo)準(zhǔn)差0.2）。病理性信號：vagpathologysin(2pi50t)+1.0sin(2pi120t)+0.7randn(size(t))設(shè)計(jì)意圖：在50Hz基礎(chǔ)上添加120Hz高頻成分（幅度1....

圖像降噪是小波變換的重要應(yīng)用之一，通過結(jié)合VisuShrink閾值、均值濾波、中值濾波等技術(shù)，可以在保留圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)有效去除噪聲。小波去噪基礎(chǔ)流程小波去噪的核心思想是利用小波變換的多分辨率特性，將圖像分解為不同頻率的子帶（低頻近似+高頻細(xì)節(jié)），通過處理高頻子帶中的噪聲系數(shù)，再重構(gòu)得到降噪圖像。基本步驟如下：小波分解：將含噪圖像分解為多級小波系數(shù)（如使用Daubechies小波）。閾值處理：對高頻子帶（水平、垂直、...

以齒輪箱故障數(shù)據(jù)為例，故障工況如下：(a)健康狀態(tài)HEA；(b)切齒故障CTF；(c)缺齒故障MTF；(d)齒根裂紋RCF；(e)齒面磨損SWF；(f)滾動體故障BF；(d)復(fù)合故障CWF；(e)內(nèi)圈故障IRF；(f)外圈故障ORF。下圖為齒輪箱九種狀態(tài)的多尺度特征學(xué)習(xí)情況。鑒于不同尺寸的卷積核能提取不同頻率段的特征，可以看出特征圖類似于通常的時(shí)間尺度表征映射圖，不同尺度的卷積操作能夠捕獲不同的特征信息，模型可以根據(jù)不同的狀態(tài)輸入振動信號自適應(yīng)地...

案例使用的試驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于常見的凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心，試驗(yàn)臺采集的振動信號數(shù)據(jù)包括四種狀態(tài)，分別是健康狀態(tài)、內(nèi)圈故障、滾動體故障、外圈故障。案例選擇驅(qū)動端振動傳感器采集的數(shù)據(jù)，采樣頻率為12000Hz，軸承信號為SKF6205。為簡化試驗(yàn)，僅使用電動機(jī)負(fù)荷為0的振動信號，轉(zhuǎn)速為1797rmin。為便于對注意力的分布進(jìn)行解釋，案例應(yīng)用包絡(luò)譜作為模型的輸入。對于四種狀態(tài)的軸承數(shù)據(jù)，使用滑窗選取55段信號，每段信號包含1200...

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmimportpandasaspdimportglobimporttimefromqoresdk.clientimportWebQoreClientfromtqdmimporttqdmnotebookastqdmfromipywidgetsimportIntProgressdf35pd.readcsv('CS235.csv',indexcol0).dropna()df36pd.readcsv('CS236.csv',indexcol0).dropna()df37pd.readcsv('CS237.csv',indexcol0).dropna()df38pd.readcsv('CS238.csv',indexcol0).dropna()PlotParamet...

案例使用的試驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于常見的凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心，試驗(yàn)臺采集的振動信號數(shù)據(jù)包括四種狀態(tài)，分別是健康狀態(tài)、內(nèi)圈故障、滾動體故障、外圈故障。案例選擇驅(qū)動端振動傳感器采集的數(shù)據(jù)，采樣頻率為12000Hz，軸承信號為SKF6205。為簡化試驗(yàn)，僅使用電動機(jī)負(fù)荷為0的振動信號，轉(zhuǎn)速為1797rmin。為便于對注意力的分布進(jìn)行解釋，案例應(yīng)用包絡(luò)譜作為模型的輸入。對于四種狀態(tài)的軸承數(shù)據(jù)，使用滑窗選取55段信號，每段信號包含1200...

依據(jù)基本原理、分解過程和分解特性，可以將自適應(yīng)模式分解方法分為三類，分別是基于時(shí)域局部特征、基于頻譜分割和基于時(shí)變?yōu)V波的信號分解方法。基于時(shí)域局部特征的多分量信號分解方法基于時(shí)域局部特征的多分量信號分解方法，依據(jù)信號特征自適應(yīng)地將多分量信號分解為一組分量，為多分量信號的進(jìn)一步分析提供了便利。對于分解到的分量，一方面可以運(yùn)用：Hilbert變換、能量算子、歸一化Hilbert變換、經(jīng)驗(yàn)調(diào)幅調(diào)頻分析、廣義過零點(diǎn)...