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一、研究作者及发表信息
本文的主要作者包括Xueyi Li、Shuquan Xiao、Qi Li、Liangkuan Zhu、Tianyang Wang和Fulei Chu。Xueyi Li和Shuquan Xiao来自东北林业大学机电工程学院，Qi Li、Tianyang Wang和Fulei Chu来自清华大学机械工程系。该研究发表于2025年的期刊《Reliability Engineering and System Safety》，具体发表日期为2025年4月8日。
二、学术背景
本研究属于机械故障诊断领域，特别是针对轴承故障诊断的多传感器数据融合技术。传统的单传感器故障诊断方法由于信息有限，难以在复杂的工业环境中实现高精度诊断。尽管多传感器数据提供了更丰富的信息，但其高维度和复杂性使得现有方法难以有效提取和融合多传感器特征。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多分支并行感知网络和特征融合策略的轴承故障诊断方法，称为MCFormer（Multi-branch Cross-feature Fusion Transformer）。该方法利用Transformer在特征提取和全局建模方面的强大能力，旨在提高轴承故障诊断的精度和鲁棒性。
三、研究流程
1. 问题定义与模型设计
研究首先分析了单传感器和多传感器数据在轴承故障诊断中的局限性，提出了一种多分支并行感知网络结构。该结构通过多个分支分别处理不同传感器的数据，减少信息丢失和冗余。接着，设计了特征交叉融合策略和动态分类器模块，以实现全局特征的统一表示，增强特征的区分能力和分类性能。
实验设计与数据采集
研究在东北林业大学（NEFU）和华中科技大学（HUST）的轴承数据集上进行了广泛的实验验证。NEFU数据集包括10种轴承和联轴器的复合故障类型，HUST数据集包括9种轴承健康状态。每个数据集被划分为训练集和测试集，训练集与测试集的比例为3:1。
模型训练与验证
研究采用了多分支Transformer结构，将多传感器数据划分为固定大小的patch token序列，每个patch代表特定时间段内的信号特征。通过多分支结构，模型能够从不同角度捕捉信号的复杂模式。特征交叉融合策略通过交换不同分支的特征信息，进一步增强特征的表达能力。动态分类器模块根据输入特征动态调整分类器参数，提高模型的灵活性和适应性。
实验对比与消融实验
研究将MCFormer与五种主流故障诊断方法进行了对比，包括CLFormer、LIConvFormer、MCSWin-T、MobileNet和ConvFormer-NSE。结果表明，MCFormer在NEFU和HUST数据集上的诊断准确率分别达到99.50%和98.33%，显著优于其他方法。此外，研究还进行了消融实验，验证了多分支结构、特征交叉融合模块和动态分类器模块的有效性。
四、主要结果
1. 诊断性能
MCFormer在NEFU和HUST数据集上的诊断准确率分别为99.50%和98.33%，相比其他方法分别提高了1.17%和2.36%。消融实验表明，多分支结构、特征交叉融合模块和动态分类器模块对诊断性能的提升具有显著贡献。
特征可视化与混淆矩阵
通过t-SNE算法对特征进行可视化，MCFormer能够更好地将不同故障类型的特征聚类，表明其能够有效提取关键故障特征。混淆矩阵结果显示，MCFormer在处理复杂故障类型时表现出色，尤其在标签7和8的分类上显著优于其他方法。
参数影响分析
研究还分析了不同patch大小对模型性能的影响。结果表明，较小的patch大小（如32）能够更好地捕捉局部特征，从而提高模型的诊断性能。
五、结论
本研究提出的MCFormer方法在多传感器轴承故障诊断中表现出色，显著提高了诊断精度和鲁棒性。该方法通过多分支并行感知网络和特征交叉融合策略，有效解决了传统单传感器诊断方法的局限性，并在复杂工业环境中展现了强大的应用潜力。
六、研究亮点
1. 创新性模型设计
MCFormer结合了多分支Transformer结构和特征交叉融合策略，首次在轴承故障诊断中实现了多传感器特征的高效融合。
高精度诊断性能
实验结果表明，MCFormer在两个公开数据集上的诊断准确率均超过98%，显著优于现有方法。
鲁棒性与适应性
动态分类器模块的引入使模型能够根据输入特征动态调整分类器参数，进一步提高了模型的适应性和鲁棒性。
七、其他有价值的内容
未来的研究将致力于将该方法应用于更广泛的工业场景和复杂故障模式，并探索多模态数据（如温度、振动、声音和压力）的融合，以进一步提高诊断系统的精度和鲁棒性。此外，研究还将关注模型的可解释性，帮助工程师更好地理解模型的决策过程，从而提高设备维护的效率和准确性。
通过以上内容，本文为多传感器轴承故障诊断提供了一种高效、精确的解决方案，具有重要的科学价值和实际应用意义。