多模態(tài)-故障診斷 | 大核卷積開(kāi)啟視覺(jué)新紀(jì)元! 精華
前言
本期推出結(jié)合 CVPR2022 視覺(jué)頂會(huì)論文 RepLKNet 的多模態(tài)故障診斷創(chuàng)新模型，適合各種故障診斷領(lǐng)域、電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)、各種聲信號(hào)、腦電信號(hào)等分類任務(wù)!
創(chuàng)新模型還未發(fā)表！??！有小論文、畢業(yè)論文需求的不容錯(cuò)過(guò)！
提供馬爾可夫轉(zhuǎn)換場(chǎng) MTF 、遞歸圖 RP 、格拉姆矩陣GAF、連續(xù)小波變換CWT、短時(shí)傅里葉變換STFT五種時(shí)頻圖像變換方法，可靈活替換多模態(tài)特征中的時(shí)頻圖像類型！
1 創(chuàng)新模型相關(guān)解釋
● 數(shù)據(jù)集：CWRU西儲(chǔ)大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集
● 環(huán)境框架：python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可運(yùn)行
● 時(shí)頻圖像變換：提供5種時(shí)頻圖像變換方法
● 準(zhǔn)確率：測(cè)試集100%
● 使用對(duì)象：論文需求、畢業(yè)設(shè)計(jì)需求者
● 代碼保證：代碼注釋詳細(xì)、即拿即可跑通。
注意：我們還有配套的模型講解（方便學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）和參數(shù)調(diào)節(jié)講解！有畢業(yè)設(shè)計(jì)或者發(fā)小論文需求的同學(xué)必看，模塊豐富，創(chuàng)新度高，性能優(yōu)越?。?/strong>
2 多模態(tài)創(chuàng)新模型介紹
2.1 模型創(chuàng)新點(diǎn)介紹：
將時(shí)頻圖像和一維時(shí)序信號(hào)相結(jié)合，并使用RepLKNet和BiGRU-GlobalAttention進(jìn)行分類的多模態(tài)特征融合模型，來(lái)進(jìn)行故障信號(hào)分類，能夠有效地結(jié)合視覺(jué)特征和時(shí)間序列特征。是一個(gè)非常強(qiáng)大的模型架構(gòu)，能夠充分利用多模態(tài)特征的優(yōu)勢(shì)。
（1）多模態(tài)融合：
本模型將時(shí)頻圖像和一維時(shí)序信號(hào)進(jìn)行多模態(tài)融合，充分利用這兩類數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性。時(shí)頻圖像通過(guò)連續(xù)小波變換CWT，將信號(hào)的頻率和時(shí)間特征可視化。而一維時(shí)序信號(hào)則保留了原始時(shí)間依賴信息，適合使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或BiGRU進(jìn)行處理。通過(guò)融合這兩種特征：
- 時(shí)頻圖像捕捉了信號(hào)中的高頻、低頻變化趨勢(shì)，有助于識(shí)別頻域中的故障特征。
- 一維時(shí)序信號(hào)保留了信號(hào)的時(shí)間依賴特性，能夠反映出故障在時(shí)間上的動(dòng)態(tài)演化。
這種雙通道的數(shù)據(jù)融合使得模型能夠同時(shí)利用時(shí)間、頻率和圖像特征，從而大幅提升了故障分類的準(zhǔn)確性。
（2）RepLKNet用于時(shí)頻圖像的特征提取
我們?cè)跁r(shí)頻圖像的特征提取中引入了RepLKNet（Re-parameterized Large Kernel Network），這是一種使用大卷積核的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。RepLKNet的優(yōu)勢(shì)在于：
- 大卷積核能夠捕捉到更大范圍的局部特征，使其在處理時(shí)頻圖像時(shí)，能夠有效提取到大尺度上下文信息，例如信號(hào)中的長(zhǎng)期頻率變化趨勢(shì)。
- 通過(guò)重參數(shù)化技術(shù)，RepLKNet在訓(xùn)練階段保持了卷積計(jì)算的高效性，同時(shí)增強(qiáng)了模型的泛化能力，有助于提高分類任務(wù)的準(zhǔn)確性。
這一創(chuàng)新點(diǎn)讓模型在時(shí)頻圖像特征提取過(guò)程中，能夠捕捉到信號(hào)的更多高層次信息，使得分類模型在復(fù)雜信號(hào)環(huán)境下依然表現(xiàn)出色。
（3）基于GlobalAttention優(yōu)化的BiGRU網(wǎng)絡(luò)
在處理一維時(shí)序信號(hào)時(shí)，我們采用了BiGRU（雙向門控循環(huán)單元）來(lái)提取時(shí)序特征。為了進(jìn)一步提升特征提取的效果，我們引入了GlobalAttention機(jī)制，這一設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)在于：
- BiGRU通過(guò)雙向處理，能夠同時(shí)捕捉信號(hào)的前向和后向依賴關(guān)系，使得模型可以更好地理解時(shí)間序列中的隱含信息。
- GlobalAttention機(jī)制通過(guò)動(dòng)態(tài)分配不同時(shí)間步長(zhǎng)的重要性權(quán)重，讓模型更加關(guān)注關(guān)鍵的時(shí)刻信息，而忽略噪聲或不重要的時(shí)間段。
這一創(chuàng)新設(shè)計(jì)使得BiGRU在處理一維時(shí)序信號(hào)時(shí)，能夠更加有效地提取出故障發(fā)生時(shí)的關(guān)鍵特征，顯著提高了信號(hào)分類的精度。
（4）特征融合優(yōu)勢(shì)
模型中的多模態(tài)融合部分，通過(guò)RepLKNet提取時(shí)頻圖像特征和BiGRU-GATT處理一維信號(hào)特征后，我們采用特征拼接融合的方式，將兩種特征結(jié)合。相比于僅使用單一模式特征的傳統(tǒng)模型，融合后的特征在分類任務(wù)中的表現(xiàn)更加優(yōu)越，主要優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在：
- 時(shí)頻圖像和時(shí)序信號(hào)各自提供了不同視角的特征信息，前者提供頻率域特征，后者保留了時(shí)間依賴特性，兩者的結(jié)合能更加全面地反映信號(hào)的故障特征。
- 通過(guò)特征融合，模型在捕捉不同模式下的故障特征時(shí)更加魯棒，尤其在復(fù)雜的故障信號(hào)環(huán)境下，融合的特征能夠更好地應(yīng)對(duì)噪聲干擾和信號(hào)變化。
這種特征融合策略使得我們的模型在多種故障模式下，依然能夠保持高效準(zhǔn)確的分類性能，提升了模型在實(shí)際應(yīng)用中的魯棒性和泛化能力。
2.2 模型效果展示
（1）模型訓(xùn)練可視化
（2）模型評(píng)估
（3）混淆矩陣
（4）分類標(biāo)簽可視化
（5）原始數(shù)據(jù) t-SNE特征可視化
（6）模型訓(xùn)練后的 t-SNE特征可視化：
模型分類效果顯著，50個(gè)epoch，準(zhǔn)確率100%，通過(guò)多模態(tài)融合、RepLKNet時(shí)頻圖像特征提取、GlobalAttention優(yōu)化的BiGRU、特征融合策略等多方面的創(chuàng)新設(shè)計(jì)，使得模型在故障信號(hào)分類任務(wù)中表現(xiàn)更加出色。這種融合了時(shí)間、頻率和空間特征的多模態(tài)方法，特別適用于復(fù)雜的工業(yè)故障診斷場(chǎng)景，具有廣泛的應(yīng)用前景，效果明顯，創(chuàng)新度高!
