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1）基于能量差与相关系数的变分模态分解信号去噪方法
旋转机械在工业现场运行时，其振动传感器所采集的信号不可避免地会受到来自相邻设备振动传递、电气系统电磁干扰和环境随机噪声等多种污染源的影响，这些干扰成分叠加在有用的故障振动信号之上，严重模糊了故障特征频率的辨识度，给后续的诊断分析造成了很大困难。变分模态分解是一种能够将复杂信号自适应分解为若干频带紧凑的固有模态分量的方法，但在实际应用中存在模态数目需要人为预设以及各分量中噪声残留水平不均匀等问题，如果直接将所有分解分量进行重构，去噪效果往往不尽理想。针对上述不足，本部分提出了一种结合能量差准则与相关系数准则的双重筛选策略来优化变分模态分解的去噪过程。该策略的基本思路是：首先对原始信号进行变分模态分解，获得若干个模态分量；然后计算相邻模态分量之间的能量差值，当能量差出现显著跳变时，说明从该分量开始主要以噪声成分为主，据此可以初步确定有效模态分量的数量范围。在此基础上，进一步计算每个候选分量与原始信号之间的相关系数，保留相关系数高于设定阈值的分量，剔除与原始信号关联性较弱的噪声主导分量。通过能量差和相关系数两个维度的联合筛选，既避免了仅凭单一指标可能造成的误判，又确保了重构信号在最大限度保留故障特征信息的同时有效抑制了背景噪声。在完成信号去噪后，进一步将快速谱峭度算法应用于降噪后的信号，以生成频带—窗长二维平面上的峭度分布图。谱峭度是一种对信号中瞬态冲击成分高度敏感的统计量，能够自动定位包含最强故障冲击能量的最优频带和分析窗长参数，所生成的峭度图以色彩映射的方式直观展示了故障特征在不同频段上的集中程度。将去噪处理后的信号经峭度图分析所确定的最优参数进行带通滤波后，再通过包络解调即可清晰地提取出轴承各部件的故障特征频率及其谐波分量。在标准轴承故障数据集上的验证实验表明，该去噪方法在多种信噪比条件下均能显著提升故障特征的可辨识性，为后续的智能诊断模型提供了更高质量的输入数据。
（2）基于改进快速谱峭度的ShuffleNetV2轻量化故障诊断方法
深度卷积神经网络在旋转机械故障诊断领域已展现出强大的特征自动提取和模式识别能力，但主流模型如ResNet、VGGNet等通常拥有数千万甚至上亿的参数量，需要高性能GPU才能完成训练和推理运算，这与工业现场边缘计算设备普遍算力有限、内存资源紧张的实际情况形成了尖锐矛盾。为实现故障诊断模型在资源受限环境中的高效部署，本部分选用ShuffleNetV2作为基础网络架构，并将其与改进的快速谱峭度预处理方法相结合，构建了一套从信号处理到故障分类的完整轻量化诊断流程。ShuffleNetV2的核心设计理念是通过通道分割和通道混洗两个基本操作来替代传统卷积中计算量巨大的逐通道全连接运算。在每个基础单元中，输入特征图首先沿通道维度被均等地分为两个分支，其中一个分支保持不变作为恒等映射，另一个分支依次经过逐点卷积、深度可分离卷积和逐点卷积三步处理提取特征，两个分支的输出在通道维度上拼接后通过通道混洗操作重新打乱排列，确保下一层的每个分支都能接收到来自不同通道组的信息。这种设计在大幅降低浮点运算次数和参数量的同时，通过充分的跨通道信息流动维持了较强的特征表达能力。在数据输入方面，利用前文所述的去噪方法处理原始振动信号后，采用改进的快速谱峭度算法生成二维时频表征图像作为ShuffleNetV2的输入。通过与MobileNetV2、GhostNet、EfficientNet等多种主流轻量化模型以及标准的ResNet和VGGNet等传统网络在多个公开轴承故障数据集上的系统对比实验，综合评估了各模型在分类准确率、参数量、浮点运算量和单次推理时间等多个维度上的表现。实验结果表明，ShuffleNetV2在保持与大型模型相当甚至更优的诊断准确率的前提下，参数量和计算量均大幅降低，推理速度显著提升，展现出在工业边缘设备上实时运行的良好潜力。
（3）基于知识蒸馏与剪枝的模型压缩优化方法
尽管ShuffleNetV2相较于传统大型网络已具备明显的轻量化优势，但在面向嵌入式微控制器或超低功耗传感器节点等极端资源约束的部署场景时，进一步压缩模型规模仍然具有重要的实际意义。本部分在ShuffleNetV2的基础上，分别探索了知识蒸馏和结构化剪枝两种模型压缩路径，并提出了两种结合二者的创新压缩方案。知识蒸馏的核心思路是将一个参数规模较大、诊断精度较高的教师模型所掌握的知识迁移到一个结构更为紧凑的学生模型中。在本部分的实现中，以完整的ShuffleNetV2作为教师网络，设计一个通道数更少、层数更浅的缩减版ShuffleNetV2作为学生网络，在训练过程中同时计算学生网络输出与真实标签之间的硬损失以及学生网络输出与教师网络软化概率分布之间的蒸馏损失，通过调节两种损失的权重比例引导学生网络不仅学习正确的分类边界，还学习教师网络对各故障类别之间相似性关系的细腻判断。结构化剪枝的思路则是在已训练好的ShuffleNetV2上直接移除对最终输出贡献较小的通道或层，具体做法是根据每个卷积核对应输出特征图的全局平均激活值来评估其重要性，将激活值排名靠后的通道整体移除，然后对剪枝后的网络进行微调训练以恢复因剪枝造成的精度损失。
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ResidualConvAE(nn.Module): def __init__(self): super(ResidualConvAE, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) ) self.residual = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=1) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(64, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(32, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(16, 3, kernel_size=3, padding=1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): enc = self.encoder(x) res = self.residual(x) enc = enc + res dec = self.decoder(enc) return dec class LSTM_Attention(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(LSTM_Attention, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=4) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) attn_out, _ = self.attention(lstm_out, lstm_out, lstm_out) out = self.fc(attn_out[:, -1, :]) return out def train_image_model(data, epochs=50): model = ResidualConvAE() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = nn.MSELoss() for epoch in range(epochs): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, data) loss.backward() optimizer.step() return model def train_electrical_model(data, labels, epochs=50): model = LSTM_Attention(input_dim=10, hidden_dim=64, output_dim=5) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(epochs): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, labels) loss.backward() optimizer.step() return model image_data = torch.randn(16, 3, 64, 64) electrical_data = torch.randn(32, 20, 10) electrical_labels = torch.randint(0, 5, (32,)) img_model = train_image_model(image_data) elec_model = train_electrical_model(electrical_data, electrical_labels) print("Models trained successfully.")如有问题，可以直接沟通
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