基于改进ViT的轴承故障诊断方法与实践

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专家经验提取特征，而基于深度学习的方案往往需要大量标注数据。这个项目提出了一种创新思路——通过改进Vision Transformer（ViT）的注意力残差机制，在有限样本条件下实现高精度轴承故障诊断。

我在工业设备状态监测领域工作多年，深知传统方法的痛点：振动信号特征提取高度依赖专家经验，且不同设备需要重复调参。而常规CNN模型又面临小样本场景下泛化能力不足的问题。ViT虽然在大规模图像识别中表现优异，但直接应用于振动信号分析存在两个关键挑战：局部特征捕捉不足和注意力权重分配不合理。

2. 技术方案设计思路

2.1 基础架构选择

项目采用Vision Transformer作为基础框架，主要考虑其以下优势：

• 全局感受野：相比CNN的局部卷积核，自注意力机制能捕捉振动信号中的长程依赖关系
• 参数效率：相同的模型容量下，Transformer通常比CNN需要更少的参数
• 可解释性：注意力权重可视化有助于分析模型关注的特征频率段

但标准ViT存在三个明显缺陷：

1. 对局部特征不敏感（振动信号中的冲击成分往往集中在特定频段）
2. 浅层注意力权重分散（不利于聚焦关键故障特征）
3. 计算复杂度随序列长度平方增长

2.2 核心创新点设计

针对上述问题，项目提出Attention Residuals改进方案：

改进1：层级注意力残差（HAR）

python复制class HARBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4.):
        super().__init__()
        self.norm1 = nn.LayerNorm(dim)
        self.attn = Attention(dim, num_heads=num_heads)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(dim)
        self.mlp = Mlp(dim, hidden_dim=int(dim * mlp_ratio))
        
        # 新增残差注意力分支
        self.local_attn = nn.Conv1d(dim, dim, kernel_size=3, padding=1, groups=dim)
        
    def forward(self, x):
        # 标准ViT分支
        x = x + self.attn(self.norm1(x))
        x = x + self.mlp(self.norm2(x))
        
        # 局部注意力残差
        B, N, C = x.shape
        local_feat = self.local_attn(x.transpose(1,2)).transpose(1,2)
        return x + local_feat

改进2：注意力聚焦门控（AFG）
通过可学习的门控权重动态调整各注意力头的贡献度：

python复制class AFG(nn.Module):
    def __init__(self, num_heads):
        super().__init__()
        self.ga