基于Attention Residuals改进ViT的轴承故障诊断方法

1. 项目背景与核心价值

轴承作为旋转机械的核心部件，其健康状态直接影响设备运行安全。传统故障诊断方法依赖信号处理和专家经验，而基于深度学习的ViT（Vision Transformer）模型通过注意力机制实现了端到端的故障特征学习。但在实际工业场景中，我们发现标准ViT存在两个关键问题：一是深层网络训练不稳定导致注意力失效，二是高频故障特征容易被低层网络忽略。

针对这些痛点，我们提出了一种创新性的Attention Residuals改进方案。通过在Transformer块中引入跨层注意力残差连接，既保留了原始ViT的全局建模能力，又显著提升了高频特征的捕获效率。实测表明，在CWRU轴承数据集上，改进模型的故障识别准确率提升3.2%，特别在早期微弱故障检测中表现突出。

2. 关键技术解析

2.1 标准ViT的工业诊断局限

标准Vision Transformer将振动信号转换为时频图后，通过以下流程处理：

1. 图像分块嵌入（Patch Embedding）
2. 位置编码（Position Encoding）
3. Transformer编码器堆叠
4. 分类头预测

但在轴承诊断中会出现：

• 高频故障特征在深层网络衰减（梯度消失）
• 单一注意力头难以兼顾不同频带特征
• 小样本下位置编码容易过拟合

2.2 Attention Residuals改进方案

我们的创新点在于三个关键改进：

跨层注意力残差（Cross-Layer Attention Residual）

python复制class AttentionResidual(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads):
        super().__init__()
        self.attn = nn.MultiheadAttention(dim, num_heads)
        self.norm = nn.LayerNorm(dim)
        
    def forward(self, x, prev_attn):
        # 当前层注意力
        attn_out, _ = self.attn(x, x, x)
        # 与前置