在變工況滾動軸承故障診斷中，引入先驗知識是提升深度學(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、損失函數(shù)優(yōu)化、特征融合四個維度簡單說明如何系統(tǒng)性地引入先驗知識。一、數(shù)據(jù)層面：基于物理機理的數(shù)據(jù)增強與特征引導(dǎo)1.物理模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)增強（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，僅使用電動機負(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，僅使用電動機負(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，分別是基于時域局部特征、基于頻譜分割和基于時變?yōu)V波的信號分解方法。基于時域局部特征的多分量信號分解方法基于時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，為多分量信號的進一步分析提供了便利。對于分解到的分量，一方面可以運用：Hilbert變換、能量算子、歸一化Hilbert變換、經(jīng)驗調(diào)幅調(diào)頻分析、廣義過零點...