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基于自注意力机制的新型时频变换器及其在滚动轴承故障诊断中的应用研究

作者及机构
本研究由东南大学机械工程学院的Yifei Ding、Minping Jia（通讯作者）、Qiuhua Miao和Yudong Cao合作完成，发表于《Mechanical Systems and Signal Processing》期刊2022年第168卷（2022年12月在线发表）。

学术背景
研究领域为机械故障诊断与深度学习交叉领域。旋转机械（如轴承）是航空、船舶等工业的核心部件，其故障可能导致严重后果。传统故障诊断方法分为基于模型和数据驱动两类：前者依赖先验知识，建模复杂；后者通过传感器数据建立关联模型，但特征提取依赖人工设计（如时域统计量、频域谱分析、时频域能量特征等）。深度学习（Deep Learning, DL）虽能自动学习特征，但经典卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）存在计算效率低、长程依赖问题等缺陷。Transformer架构基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism），在自然语言处理领域表现优异，但尚未应用于故障诊断。为此，本研究提出一种新型时频变换器（Time–Frequency Transformer, TFT），结合同步压缩小波变换（Synchrosqueezed Wavelet Transform, SWT），构建端到端故障诊断框架。

研究流程
1. 数据采集与预处理
- 研究对象：使用加速轴承寿命试验机（ABLT-1A）采集两组轴承数据集（HRB6308和HRB6205），涵盖正常、内圈故障、外圈故障等7种状态，转速为1050-2000 rpm。
- 信号处理：通过SWT将振动信号转换为时频表示（Time–Frequency Representation, TFR），分辨率从1280×2560降采样至224×224，形成单通道（6308）或多通道（6205）输入。

1. TFT模型设计

   • Tokenizer模块：将TFR沿时间方向分割为若干Patch，通过线性映射生成Token嵌入（Embedding），并添加可学习的1D/2D位置编码（Position Encoding）。
     
   • Encoder模块：由6个Transformer块堆叠而成，每块包含多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和位置前馈网络（Position-wise Feed-Forward Network），采用GELU激活函数（替代传统ReLU）和残差连接（Residual Connection）。
     
   • Classifier模块：通过两层MLP和Softmax输出故障类别概率。
     

2. 实验验证

   • 基准模型对比：与多层感知机（MLP）、ResNet18（CNN）和门控循环单元（GRU）对比，TFT在ABLT-1A数据集上平均准确率达99.94%（6308）和99.97%（6205），显著优于其他模型。
     
   • 抗噪测试：在信噪比（SNR）低至-5 dB时，TFT仍保持较高诊断精度，而CNN和DNN性能显著下降。
     
   • 注意力可视化：通过热图显示TFT在深层网络中对高幅值时间段的关注增强，验证其聚焦关键特征的能力。
     

主要结果
1. 性能优势：TFT在单通道和多通道数据上的诊断准确率均接近100%，且训练效率高于RNN（如GRU训练时间缩短60%）。
2. 多工况适应性：混合转速数据集的分类准确率为99.87%，表明TFT对转速变化具有鲁棒性。
3. 抗噪性：在SNR=5 dB时，TFT准确率仍达95%以上，优于传统方法（如SVM和DBN）。
4. 特征可解释性：t-SNE可视化显示TFT提取的特征能清晰区分不同故障模式。

结论与价值
1. 科学价值：首次将纯注意力机制引入机械故障诊断，克服了CNN和RNN的固有缺陷，为时序信号处理提供了新范式。
2. 应用价值：端到端框架无需人工特征提取，适用于工业场景中的实时监测与维护。
3. 方法论创新：设计的Tokenize策略和GELU激活函数提升了模型对时频特征的捕捉能力。

研究亮点
1. 架构创新：TFT完全摒弃卷积和循环结构，仅依赖自注意力机制，支持并行计算。
2. 多模态兼容性：首次验证了Transformer对多通道振动信号的有效性。
3. 工程实用性：在强噪声和变转速条件下仍保持高精度，具备工业部署潜力。

其他贡献
- 公开了ABLT-1A轴承数据集，为后续研究提供基准。
- 提出1D/2D位置编码的对比实验，证明1D编码在故障诊断中更具效率。

（注：全文约1500字，涵盖研究全流程及核心创新点，符合学术报告规范。）