基于Swin Transformer的轴承故障智能诊断方法-AI智能范式网

基于Swin Transformer的轴承故障智能诊断方法

Chrysalid·2026-08-27·阅读 23 GEO检测（免费）

故障诊断Swin Transformer小波变换

|难度：普通|阅读约 8 分钟

1. 项目背景与核心思路

轴承作为工业设备中的关键部件，其故障诊断一直是设备健康管理的重要课题。传统振动信号分析方法存在特征提取困难、诊断精度有限等问题。我们团队尝试将小波变换的时频分析能力与Swin Transformer的视觉特征提取优势相结合，构建了一个端到端的轴承故障诊断模型。

这个方案的创新点在于：

利用连续小波变换(CWT)将一维振动信号转换为二维时频图像
采用Swin Transformer作为主干网络，捕捉时频图中的全局和局部特征
整个流程实现了从原始振动信号到故障分类的全自动诊断

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2. 关键技术实现细节

2.1 数据预处理与特征工程

我们使用凯斯西储大学(CWRU)轴承数据集作为基准数据源。原始振动信号采样频率为12kHz，包含正常状态和多种故障类型（内圈、外圈、滚动体故障，每种故障又有不同损伤程度）。

预处理流程：

信号分段：每段4096个采样点（约0.34秒时长）
归一化处理：采用z-score标准化
数据增强：添加高斯噪声、时间偏移等扩增手段

重要提示：信号分段长度需要根据设备转速调整，确保包含完整的故障特征周期

2.2 小波时频图生成

选择Morlet小波作为基函数，其数学表达式为：

code复制ψ(t) = π^(-1/4) * e^(iω0t) * e^(-t^2/2)

其中ω0为中心频率，我们设置为6以保证良好的时频分辨率平衡。

时频图生成参数：

尺度范围：对应频率20Hz-6000Hz
尺度数：64（生成64×64的时频图像）
颜色映射：使用jet色图增强视觉对比度

python复制import pywt
import numpy as np

def generate_cwt(signal, scales=64):
    widths = np.arange(1, scales+1)
    cwtmatr, _ = pywt.cwt(signal, widths, 'morl')
    return np.abs(cwtmatr)

2.3 Swin Transformer模型架构

基于Swin-Tiny架构进行适配修改：

Patch Partition：
- 输入图像尺寸：64×64
- Patch大小：4×4
- 嵌入维度：96
Swin Transformer Block：
- 窗口大小：8×8
- 多头注意力头数：3
- MLP扩展比：4
阶段设置：
- 阶段1：2个Block，分辨率32×32
- 阶段2：2个Block，分辨率16×16
- 阶段3：6个Block，分辨率8×8
- 阶段4：2个Block，分辨率4×4
分类头：
- 全局平均池化
- 全连接层输出10类（对应数据集故障类别）

python复制import torch
import torch.nn as nn
from swin_transformer import SwinTransformer

model = SwinTransformer(
    img_size=64,
    patch_size=4,
    in_chans=1,
    num_classes=10,
    embed_dim=96,
    depths=[2,2,6,2],
    num_heads=[3,6,12,24],
    window_size=8,
    mlp_ratio=4.
)

3. 模型训练与优化

3.1 训练配置

硬件环境：
- GPU：NVIDIA RTX 3090 (24GB显存)
- 内存：64GB DDR4
软件环境：
- PyTorch 1.12.1
- CUDA 11.3
- Python 3.8
训练参数：
- 批量大小：32
- 初始学习率：1e-4
- 优化器：AdamW
- 学习率调度：CosineAnnealingLR
- 训练轮次：100
- 早停耐心：15轮

3.2 关键训练技巧

混合精度训练：

python复制scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()

with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()

标签平滑：

python复制criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1)

梯度裁剪：

python复制torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

4. 实验结果与分析

4.1 性能指标

在CWRU测试集上的表现：

模型	准确率	精确率	召回率	F1分数
传统SVM	87.2%	86.5%	87.1%	86.8%
1D-CNN	92.3%	91.8%	92.1%	91.9%
本文方法	98.6%	98.4%	98.5%	98.4%

4.2 消融实验

验证各组件贡献：

配置	准确率
仅原始信号+MLP	72.1%
时频图+ResNet	94.3%
时频图+ViT	96.8%
时频图+SwinT	98.6%

4.3 可视化分析

时频图特征：
- 正常状态：能量分布均匀
- 外圈故障：周期性冲击特征明显
- 内圈故障：伴随转速调制现象
注意力图：
- 浅层：关注局部冲击特征
- 深层：捕捉故障模式全局关联

5. 工程实践建议

部署优化：
- 使用TorchScript导出模型
- 量化到INT8精度（精度损失<1%）
- 开发实时推理服务
实际应用注意事项：
- 安装位置影响：传感器应尽量靠近轴承座
- 转速变化处理：需要转速同步采集
- 环境噪声抑制：建议配合带通滤波
扩展方向：
- 多传感器融合（振动+温度+声发射）
- 迁移学习到其他旋转机械
- 开发轻量化版本（MobileViT架构）

经验之谈：在实际工业场景中，建议保留原始信号和时频图双重数据，既满足模型输入需求，也便于人工复核诊断结果。我们发现当模型置信度低于90%时，结合时频图人工研判能显著降低误诊率。