算法實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的軸承健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)與剩余使用壽命預(yù)測(cè)解決方案。系統(tǒng)首先通過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊加載軸承傳感器數(shù)據(jù)，包括水平振動(dòng)信號(hào)和垂直振動(dòng)信號(hào)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和序列化組織，將連續(xù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)劃分為固定長度的數(shù)據(jù)片段。接著采用殘差卷積網(wǎng)絡(luò)從原始振動(dòng)信號(hào)中提取空間特征，捕捉信號(hào)中的局部模式和特征。然后使用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，充分利用歷史信息和未來信息，捕捉傳感器數(shù)據(jù)的長期依賴關(guān)系...

首先合成包含噪聲和心率變異性的逼真心電圖信號(hào)，然后通過多級(jí)濾波去除基線漂移和電源干擾，增強(qiáng)QRS波特征并精確定位R峰?；跈z測(cè)到的R峰，計(jì)算全面的心率變異性指標(biāo)，包括時(shí)域指標(biāo)（平均NN間期、SDNN、RMSSD、pNN50）、頻域指標(biāo)（LF功率、HF功率、歸一化功率、中心頻率）和非線性指標(biāo)（龐加萊圖SD1SD2）。最后采用啟發(fā)式方法篩查房顫樣不規(guī)則性，并通過多維度可視化展示處理結(jié)果和分析指標(biāo)。整個(gè)流程結(jié)合了信號(hào)處理、特征提取...

一種基于小波神經(jīng)算子WNO的深度學(xué)習(xí)模型，用于求解一維Nagumo方程（一種反應(yīng)擴(kuò)散方程）的時(shí)空演化問題。該問題被重構(gòu)為二維處理，其中空間和時(shí)間維度分別作為兩個(gè)輸入維度。首先加載并預(yù)處理Nagumo方程的模擬數(shù)據(jù)，包括初始條件和對(duì)應(yīng)解；然后定義了一個(gè)基于連續(xù)小波變換的二維WNO網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)通過多層小波卷積和線性變換學(xué)習(xí)從輸入（初始條件與時(shí)空網(wǎng)格）到輸出（解場(chǎng)）的映射；模型支持在不同分辨率（亞采樣、訓(xùn)練分辨率...

實(shí)現(xiàn)了二階同步壓縮變換算法，主要用于高分辨率時(shí)頻分析。核心功能包括：1.信號(hào)生成：創(chuàng)建具有時(shí)變特性的多分量測(cè)試信號(hào)（含高斯幅度調(diào)制和復(fù)雜頻率調(diào)制）2.噪聲添加：按指定信噪比添加高斯白噪聲3.時(shí)頻分析：短時(shí)傅里葉變換（STFT）標(biāo)準(zhǔn)同步壓縮變換（FSST）二階同步壓縮變換（FSST2）連續(xù)小波變換（CWT）小波同步壓縮變換（WSST）小波二階同步壓縮變換（WSST2）4.可視化：比較不同時(shí)頻分析方法的能量聚集性和分辨率算法創(chuàng)新點(diǎn)...

實(shí)現(xiàn)了一種基于最大廣義高斯循環(huán)平穩(wěn)性的盲反卷積算法，主要用于從噪聲背景中提取周期性脈沖信號(hào)。核心功能包括：1.盲反卷積處理：通過估計(jì)的逆濾波器恢復(fù)原始脈沖信號(hào)無需先驗(yàn)知識(shí)即可分離混合信號(hào)中的周期性脈沖成分2.關(guān)鍵算法特性：自適應(yīng)形狀參數(shù)估計(jì)：使用廣義高斯分布模型（β參數(shù)）描述信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性循環(huán)平穩(wěn)性優(yōu)化：最大化輸出信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)性指標(biāo)（IGGCSGGS）循環(huán)頻率自適應(yīng)：在指定帶寬內(nèi)搜索最優(yōu)循環(huán)頻率3.主要處理...

算法流程開始│├─初始化設(shè)置（隨機(jī)種子、目錄創(chuàng)建）├─自定義層定義（SEBlock1,NeuralODEBlock1,EnhancedGatedAttention1等）├─混合模型構(gòu)建（buildhybridmodel）│├─輸入層│├─共享卷積層│├─三條并行路徑：││├─時(shí)域路徑（卷積+注意力+神經(jīng)ODE）││├─頻域路徑（傅里葉神經(jīng)算子+注意力）││└─LSTM路徑（LSTM+SE塊）│├─多路徑特征融合（注意力加權(quán)）│└─輸出層（全連接+分類）├─數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理（l...

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(píng)估對(duì)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(hào)生成與特征提取模擬生成四類典型信號(hào)：?jiǎn)晤l正弦波、多頻疊加波、高斯峰信號(hào)、高斯脈沖信號(hào)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(cè)試集實(shí)施通道級(jí)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)：?jiǎn)尉矸e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(hào)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(hào)預(yù)處理：對(duì)原始信號(hào)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(duì)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(cè)（重構(gòu)損失，如MAEMSE）故障嚴(yán)重性評(píng)估（回歸損失）時(shí)序特征一致性（對(duì)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(dòng)劇烈）任務(wù)重要性不同（分類準(zhǔn)確率>嚴(yán)重性評(píng)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(dòng)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(hào)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(cè)試數(shù)據(jù)）上分解，分解后的IMF會(huì)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(huì)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(dòng)軸承故障診斷中，引入先驗(yàn)知識(shí)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(chǎng)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(jiǎn)單說明如何系統(tǒng)性地引入先驗(yàn)知識(shí)。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(dòng)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)（1）故障仿真生成：利用滾動(dòng)軸承動(dòng)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(dòng)信號(hào)，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(hào)：通過模擬信號(hào)生成、濾波、峰值檢測(cè)與時(shí)頻分析，判斷信號(hào)是否異常。關(guān)鍵指標(biāo)：基于濾波后信號(hào)的峰值數(shù)量（>30則判定為異常）。模塊:(1)信號(hào)生成正常信號(hào)：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(dòng)，疊加弱噪聲（標(biāo)準(zhǔn)差0.2）。病理性信號(hào)：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?；静襟E如下：小波分解：將含噪圖像分解為多級(jí)小波系數(shù)（如使用Daubechies小波）。閾值處理：對(duì)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(dòng)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(dòng)信號(hào)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(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心，試驗(yàn)臺(tái)采集的振動(dòng)信號(hào)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(dòng)體故障、外圈故障。案例選擇驅(qū)動(dòng)端振動(dòng)傳感器采集的數(shù)據(jù)，采樣頻率為12000Hz，軸承信號(hào)為SKF6205。為簡(jiǎn)化試驗(yàn)，僅使用電動(dòng)機(jī)負(fù)荷為0的振動(dòng)信號(hào)，轉(zhuǎn)速為1797rmin。為便于對(duì)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(duì)于四種狀態(tài)的軸承數(shù)據(jù)，使用滑窗選取55段信號(hào)，每段信號(hào)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(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心，試驗(yàn)臺(tái)采集的振動(dòng)信號(hào)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(dòng)體故障、外圈故障。案例選擇驅(qū)動(dòng)端振動(dòng)傳感器采集的數(shù)據(jù)，采樣頻率為12000Hz，軸承信號(hào)為SKF6205。為簡(jiǎn)化試驗(yàn)，僅使用電動(dòng)機(jī)負(fù)荷為0的振動(dòng)信號(hào)，轉(zhuǎn)速為1797rmin。為便于對(duì)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(duì)于四種狀態(tài)的軸承數(shù)據(jù)，使用滑窗選取55段信號(hào)，每段信號(hào)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(hào)分解方法?；跁r(shí)域局部特征的多分量信號(hào)分解方法基于時(shí)域局部特征的多分量信號(hào)分解方法，依據(jù)信號(hào)特征自適應(yīng)地將多分量信號(hào)分解為一組分量，為多分量信號(hào)的進(jìn)一步分析提供了便利。對(duì)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)...