前言

本期推出結(jié)合 CVPR2022 視覺頂會論文 RepLKNet 的多模態(tài)故障診斷創(chuàng)新模型，適合各種故障診斷領域、電能質(zhì)量擾動信號、各種聲信號、腦電信號等分類任務!

創(chuàng)新模型還未發(fā)表！！！有小論文、畢業(yè)論文需求的不容錯過！

提供馬爾可夫轉(zhuǎn)換場 MTF 、遞歸圖 RP 、格拉姆矩陣GAF、連續(xù)小波變換CWT、短時傅里葉變換STFT五種時頻圖像變換方法，可靈活替換多模態(tài)特征中的時頻圖像類型！

1 創(chuàng)新模型相關解釋

● 數(shù)據(jù)集：CWRU西儲大學軸承數(shù)據(jù)集

● 環(huán)境框架：python 3.9  pytorch 2.1 及其以上版本均可運行

● 時頻圖像變換：提供5種時頻圖像變換方法

● 準確率：測試集100%

● 使用對象：論文需求、畢業(yè)設計需求者

● 代碼保證：代碼注釋詳細、即拿即可跑通。

注意：我們還有配套的模型講解（方便學習網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)）和參數(shù)調(diào)節(jié)講解！有畢業(yè)設計或者發(fā)小論文需求的同學必看，模塊豐富，創(chuàng)新度高，性能優(yōu)越！！

2 多模態(tài)創(chuàng)新模型介紹

2.1 模型創(chuàng)新點介紹：

將時頻圖像和一維時序信號相結(jié)合，并使用RepLKNet和BiGRU-GlobalAttention進行分類的多模態(tài)特征融合模型，來進行故障信號分類，能夠有效地結(jié)合視覺特征和時間序列特征。是一個非常強大的模型架構(gòu)，能夠充分利用多模態(tài)特征的優(yōu)勢。

（1）多模態(tài)融合：

本模型將時頻圖像和一維時序信號進行多模態(tài)融合，充分利用這兩類數(shù)據(jù)的互補性。時頻圖像通過連續(xù)小波變換CWT，將信號的頻率和時間特征可視化。而一維時序信號則保留了原始時間依賴信息，適合使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）或BiGRU進行處理。通過融合這兩種特征：

• 時頻圖像捕捉了信號中的高頻、低頻變化趨勢，有助于識別頻域中的故障特征。
• 一維時序信號保留了信號的時間依賴特性，能夠反映出故障在時間上的動態(tài)演化。

這種雙通道的數(shù)據(jù)融合使得模型能夠同時利用時間、頻率和圖像特征，從而大幅提升了故障分類的準確性。

（2）RepLKNet用于時頻圖像的特征提取

我們在時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（CNN）。RepLKNet的優(yōu)勢在于：

• 大卷積核能夠捕捉到更大范圍的局部特征，使其在處理時頻圖像時，能夠有效提取到大尺度上下文信息，例如信號中的長期頻率變化趨勢。
• 通過重參數(shù)化技術(shù)，RepLKNet在訓練階段保持了卷積計算的高效性，同時增強了模型的泛化能力，有助于提高分類任務的準確性。

這一創(chuàng)新點讓模型在時頻圖像特征提取過程中，能夠捕捉到信號的更多高層次信息，使得分類模型在復雜信號環(huán)境下依然表現(xiàn)出色。

（3）基于GlobalAttention優(yōu)化的BiGRU網(wǎng)絡

在處理一維時序信號時，我們采用了BiGRU（雙向門控循環(huán)單元）來提取時序特征。為了進一步提升特征提取的效果，我們引入了GlobalAttention機制，這一設計的優(yōu)勢在于：

• BiGRU通過雙向處理，能夠同時捕捉信號的前向和后向依賴關系，使得模型可以更好地理解時間序列中的隱含信息。
• GlobalAttention機制通過動態(tài)分配不同時間步長的重要性權(quán)重，讓模型更加關注關鍵的時刻信息，而忽略噪聲或不重要的時間段。

這一創(chuàng)新設計使得BiGRU在處理一維時序信號時，能夠更加有效地提取出故障發(fā)生時的關鍵特征，顯著提高了信號分類的精度。

（4）特征融合優(yōu)勢

模型中的多模態(tài)融合部分，通過RepLKNet提取時頻圖像特征和BiGRU-GATT處理一維信號特征后，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中的表現(xiàn)更加優(yōu)越，主要優(yōu)勢體現(xiàn)在：

• 時頻圖像和時序信號各自提供了不同視角的特征信息，前者提供頻率域特征，后者保留了時間依賴特性，兩者的結(jié)合能更加全面地反映信號的故障特征。
• 通過特征融合，模型在捕捉不同模式下的故障特征時更加魯棒，尤其在復雜的故障信號環(huán)境下，融合的特征能夠更好地應對噪聲干擾和信號變化。

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確的分類性能，提升了模型在實際應用中的魯棒性和泛化能力。

2.2 模型效果展示

（1）模型訓練可視化

（2）模型評估

（3）混淆矩陣

（4）分類標簽可視化

（5）原始數(shù)據(jù) t-SNE特征可視化

（6）模型訓練后的 t-SNE特征可視化：

模型分類效果顯著，50個epoch，準確率100%，通過多模態(tài)融合、RepLKNet時頻圖像特征提取、GlobalAttention優(yōu)化的BiGRU、特征融合策略等多方面的創(chuàng)新設計，使得模型在故障信號分類任務中表現(xiàn)更加出色。這種融合了時間、頻率和空間特征的多模態(tài)方法，特別適用于復雜的工業(yè)故障診斷場景，具有廣泛的應用前景，效果明顯，創(chuàng)新度高!

本文轉(zhuǎn)載自 ??建模先鋒??，作者： 小蝸愛建模