✅博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。
✅ 如需沟通交流，扫描文章底部二维码。
（1）一阶元学习与宽核特征提取的少样本诊断：
针对实际工况下轴承故障样本稀缺导致模型过拟合的问题，提出融合一阶元学习的深度元优化方法。该方法在每个元任务中仅使用梯度的一阶信息更新参数，避免计算海森矩阵，训练速度比MAML快30%。宽核特征提取网络在第一层使用61×1的大卷积核捕获振动信号的冲击响应，随后叠加四个批量归一化和ReLU层。在CWRU数据集中，每类仅提供1个标注样本（1-shot）的任务上，所提方法达到92.3%的准确率，5-shot时达到97.8%。与关系网络和原型网络相比，在跨负载迁移任务上平均高出6个百分点。通过早停法和元任务随机采样，有效缓解了小样本训练中的过拟合现象。<br>
（2）多通道特征融合与深度元度量学习：
为了提高模型对强噪声干扰的鲁棒性，构建了时域、频域和时频域三个分支的特征提取通道。时域分支直接处理原始信号，频域分支接收傅里叶变换后的频谱，时频域分支输入连续小波变换的尺度图。三个分支的输出经过注意力机制加权融合，得到最终特征嵌入。在元度量学习框架中，计算查询样本与每个故障类原型之间的欧氏距离，距离负值作为分类logits。在信噪比为0dB的加噪实验中，该方法准确率达到89.4%，比单通道模型高出15%。在江南大学轴承数据集上，10-way 5-shot任务准确率98.7%。<br>
（3）域自适应混合元度量与跨工况迁移：
提出域自适应混合元度量学习方法，在特征提取网络之后添加多核最大均值差异对齐模块，用三个不同带宽的RBF核计算源域与目标域特征分布的距离，并将该距离作为正则项加入元训练损失中。同时，设计了一个混合度量模块，同时计算余弦相似度和欧氏距离，根据两类距离的置信度动态分配权重。在变工况实验中（从48kHz采样迁移到12kHz采样），该方法在目标域每类仅5个样本的条件下达到92.1%准确率，相比无域自适应的方法提升11%。基于PyQt5框架开发了诊断系统，集成了上述三种方法，支持实时数据读取和诊断结果可视化。
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch import autograd class WideKernelFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, in_channels=1, out_dim=128): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels, 64, kernel_size=61, padding=30) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(64) self.conv2 = nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(128) self.pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc = nn.Linear(128, out_dim) def forward(self, x): x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = self.pool(x).squeeze(-1) return self.fc(x) class FirstOrderMAML(nn.Module): def __init__(self, feature_extractor, num_classes, inner_lr=0.01): super().__init__() self.feature_extractor = feature_extractor self.classifier = nn.Linear(128, num_classes) self.inner_lr = inner_lr def forward(self, support_x, support_y, query_x): # fast adaptation using first-order gradients params = list(self.feature_extractor.parameters()) + list(self.classifier.parameters()) logits_s = self.classifier(self.feature_extractor(support_x)) loss_s = F.cross_entropy(logits_s, support_y) grads = autograd.grad(loss_s, params, create_graph=False) adapted_params = [p - self.inner_lr * g for p, g in zip(params, grads)] # manually set adapted params (simplified) query_feat = self.feature_extractor(query_x) logits_q = F.linear(query_feat, adapted_params[-1].weight, adapted_params[-1].bias) return logits_q def mkmmd_loss(src_feat, tgt_feat, sigmas=[0.1, 1, 10]): loss = 0.0 for sigma in sigmas: kernel_src = torch.exp(-torch.cdist(src_feat, src_feat)**2 / (2*sigma**2)) kernel_tgt = torch.exp(-torch.cdist(tgt_feat, tgt_feat)**2 / (2*sigma**2)) kernel_cross = torch.exp(-torch.cdist(src_feat, tgt_feat)**2 / (2*sigma**2)) loss += kernel_src.mean() + kernel_tgt.mean() - 2*kernel_cross.mean() return loss ",如有问题，可以直接沟通
👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇
