基于Transformer的轴承故障诊断Python实现与优化

1. 项目概述

"DL00556：基于Transformer的轴承故障诊断Python完整代码"是一个将Transformer架构应用于工业设备故障检测的典型实践案例。这个项目完整实现了从西储大学轴承数据集加载、信号预处理到Transformer模型构建、训练评估的全流程，并附带了可视化分析模块。

在工业设备维护领域，轴承作为旋转机械的核心部件，其故障占设备总故障的40%以上。传统诊断方法依赖专家经验提取时频域特征，而本项目采用Transformer架构直接处理振动信号，通过自注意力机制自动捕捉信号中的长程依赖关系，在保持90%+准确率的同时显著降低了特征工程复杂度。

2. 核心方案设计

2.1 数据流设计

项目采用端到端的信号处理流程：

code复制原始振动信号 → 滑动窗口分割 → STFT时频转换 → 标准化 → Transformer输入

特别之处在于：

1. 使用256点汉宁窗进行STFT，平衡时频分辨率
2. 采用重叠采样策略（75%重叠率）增加样本量
3. 保留幅度谱和相位谱作为双通道输入

2.2 模型架构创新

在标准Transformer基础上做了三项改进：

1. 位置编码适配：将传统NLP中的正弦位置编码替换为可学习的1D卷积位置编码，更好适应振动信号的局部连续性
2. 多尺度注意力：在编码器中并行使用4头/8头注意力，分别捕捉不同时间尺度的故障特征
3. 轻量化设计：通过深度可分离卷积降低计算量，使模型能在普通GPU上实时运行

关键参数配置：

python复制{
    "embed_dim": 64,
    "num_heads": [4, 8],  # 多尺度注意力
    "ffn_dim": 128,
    "num_layers": 4,
    "dropout": 0.1,
    "kernel_size": 5  # 位置编码卷积核
}

3. 关键实现细节

3.1 数据预处理实战

西储大学数据集包含四种轴承状态：

• 正常(Normal)
• 内圈故障(Inner Race)
• 外圈故障(Outer Race)
• 滚动体故障(Ball)

预处理核心代码：

python复制def create_spectrogra