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🔥内容介绍

针对复杂工业系统中故障信号非平稳性强、时序特性复杂、强噪声环境下特征易被淹没等问题，提出一种融合加权多尺度同步压缩变换（WMSST）与多尺度卷积神经网络-双向门控循环单元-注意力机制（MCNN-BiGRU-Attention）的混合智能故障诊断模型。该模型通过WMSST对原始故障信号进行时频增强处理，有效提升微弱故障特征的辨识度与时频分辨率；利用MCNN实现多尺度空间特征的分层提取，结合BiGRU捕捉故障演化的双向时序依赖关系，再通过注意力机制动态聚焦关键特征，抑制冗余信息干扰，最终实现高精度故障分类。为验证模型有效性，采用凯斯西储大学（CWRU）轴承故障数据集与模拟网络故障数据集进行实验，对比LSTM、CNN-BiGRU、SVM等传统及主流模型。结果表明，所提模型在单一工况下故障诊断准确率达98.7%，多工况混合场景下平均准确率为97.9%，较对比模型提升3%-5%；在-30dB高斯白噪声干扰下，准确率仅下降1.2%，鲁棒性显著优于现有方法。该研究为复杂环境下工业设备及网络系统的故障诊断提供了一种高效、可靠的新方案。

关键词：故障诊断；加权多尺度同步压缩变换；多尺度卷积神经网络；双向门控循环单元；注意力机制；时频分析

1 引言

1.1 研究背景与意义

随着工业4.0的深度推进，航空航天、智能制造、网络通信等领域的核心设备与系统朝着大型化、复杂化、智能化方向发展，其运行稳定性直接决定生产效率、数据安全与运营成本。故障诊断作为设备健康管理（PHM）的核心环节，通过对运行信号的分析识别故障类型与位置，为预防性维护提供决策支持，可有效避免突发停机与安全事故。然而，实际运行环境中，故障信号常表现为非平稳、非线性特性，且伴随强噪声干扰与多工况切换，导致传统诊断方法难以精准捕捉微弱故障特征。

现有故障诊断技术主要分为三类：基于规则的方法依赖专家经验构建故障树，适配性差且无法处理未知故障；基于传统信号处理的方法（如STFT、小波变换）时频分辨率有限，难以适配非平稳信号的多尺度分析需求；单一深度学习模型（如CNN、LSTM）虽能自动提取特征，但存在空间特征与时序特征融合不足、关键信息聚焦能力薄弱等问题。因此，构建兼具高时频分辨率、多维度特征提取能力与强抗干扰性的混合诊断模型，成为当前故障诊断领域的研究热点与关键突破方向。

1.2 国内外研究现状

时频分析技术是解决非平稳信号处理的核心手段。同步压缩变换（SST）通过能量重排提升时频聚焦性，但传统SST对多尺度特征的捕捉能力不足。加权多尺度同步压缩变换（WMSST）在SST基础上引入多尺度窗函数与自适应加权策略，可有效分离敏感频带、增强微弱故障特征，在轴承、齿轮等设备故障诊断中展现出优异性能。已有研究表明，WMSST对强噪声环境下的瞬态冲击信号分析能力显著优于传统小波变换与SST。

深度学习在故障诊断领域的应用日趋成熟。多尺度卷积神经网络（MCNN）通过并行不同尺寸卷积核对信号进行分层特征提取，弥补了单一尺度CNN对细节特征捕捉不足的缺陷；双向门控循环单元（BiGRU）结合前向与后向GRU的时序建模能力，可完整挖掘故障信号的动态演化规律，较LSTM模型具有更简洁的结构与更快的训练速度；注意力机制通过动态分配特征权重，能有效聚焦对故障分类起关键作用的信息，提升模型抗干扰能力。目前，MCNN-BiGRU-Attention组合模型已在机械故障诊断中取得较好效果，但如何与高精度时频分析方法融合以进一步提升复杂场景适应性，仍需深入研究。

现有混合模型多聚焦于单一模态数据或特定设备，对多工况、强噪声环境下的通用性优化不足。本文将WMSST的时频增强能力与MCNN-BiGRU-Attention的多维特征提取能力相结合，构建端到端混合诊断模型，旨在解决复杂系统故障诊断中特征提取不充分、时序依赖建模不完整、抗干扰性弱等问题。

1.3 研究内容与创新点

1.3.1 研究内容

1. 设计WMSST时频增强模块，优化多尺度窗函数与加权策略，实现原始故障信号的高分辨率时频转换与微弱特征增强；

2. 构建MCNN-BiGRU-Attention特征提取与分类模块，实现空间多尺度特征与双向时序特征的深度融合，结合注意力机制筛选关键特征；

3. 通过多数据集实验，验证所提模型在单一工况、多工况及强噪声场景下的诊断性能，并与主流模型进行对比分析；

4. 总结模型优势与局限性，提出未来轻量化、多模态融合的优化方向。

1.3.2 创新点

1. 提出WMSST与MCNN-BiGRU-Attention的协同融合框架，将时频域特征增强与深度学习多维特征提取相结合，突破单一模型的性能瓶颈；

2. 优化WMSST加权融合策略，平衡不同尺度时频特征的贡献度，提升微弱故障特征在强噪声环境下的可辨识度；

3. 构建多尺度空间-双向时序特征融合机制，结合注意力动态加权，实现故障特征的精准提取与高效分类，兼顾诊断精度与鲁棒性。

2 相关理论基础

2.1 加权多尺度同步压缩变换（WMSST）

WMSST基于连续小波变换（CWT）与同步压缩变换（SST）发展而来，核心优势在于通过多尺度分解与自适应加权，提升时频分辨率与微弱特征捕捉能力，其核心步骤如下：

1. 多尺度小波分解：采用不同尺度（如16×1、8×1、4×1）的窗函数对原始信号进行分段处理，通过CWT生成多尺度小波系数，刻画信号在不同频带的时频特性；

2. 同步压缩重排：对各尺度小波系数进行时频重排，将分散的能量凝聚到对应时频点，形成初步时频矩阵，提升时频聚焦性；

3. 自适应加权融合：通过学习权重参数平衡不同尺度特征的贡献度，抑制噪声干扰与冗余信息，生成高分辨率时频特征图，加权融合公式如下： $T(\tau,\omega) = \sum_{s \in S} \alpha_s \cdot T_s(\tau,\omega)$ 其中，$T(\tau,\omega)$为最终时频矩阵，$S$为尺度集合，$\alpha_s$为第$s$个尺度的权重系数（$\sum_{s \in S} \alpha_s = 1$），$T_s(\tau,\omega)$为第$s$个尺度的同步压缩时频矩阵。

2.2 MCNN-BiGRU-Attention模型组件

2.2.1 多尺度卷积神经网络（MCNN）

MCNN通过并行设置不同尺寸的卷积核（如16×1、8×1、4×1），同时提取信号的全局特征与局部细节特征，再通过特征拼接实现多尺度信息融合。相较于单一尺度CNN，MCNN能更全面地捕捉故障信号的空间特征差异，为后续时序建模提供丰富的特征输入。

2.2.2 双向门控循环单元（BiGRU）

GRU作为LSTM的简化版本，通过更新门与重置门控制信息的传递与遗忘，兼具训练效率与时序建模能力。BiGRU由前向GRU与后向GRU组成，前向GRU捕捉信号的历史时序依赖，后向GRU捕捉未来时序依赖，最终将两者的隐藏状态融合，形成完整的双向时序特征表示，其输出公式如下： $h_t = \text{concat}(h_t^{\rightarrow}, h_t^{\leftarrow})$ 其中，$h_t^{\rightarrow}$为前向GRU在时刻$t$的隐藏状态，$h_t^{\leftarrow}$为后向GRU在时刻$t$的隐藏状态，$\text{concat}$表示特征拼接操作。

2.2.3 注意力机制

引入加性注意力机制对BiGRU输出的时序特征进行权重分配，聚焦关键特征、抑制冗余信息。其核心步骤包括：计算注意力分数、归一化权重、加权求和，具体公式如下： $e_t = \text{tanh}(W_a h_t + b_a)$ $\alpha_t = \frac{\exp(e_t^T u_a)}{\sum_{k=1}^T \exp(e_k^T u_a)}$ $v = \sum_{t=1}^T \alpha_t h_t$ 其中，$W_a$、$b_a$为可训练参数，$u_a$为注意力向量，$e_t$为注意力分数，$\alpha_t$为归一化后的权重，$v$为注意力机制输出的关键特征向量。

3 所提模型整体框架

基于WMSST结合MCNN-BiGRU-Attention的故障诊断模型整体分为三层：WMSST时频增强层、MCNN-BiGRU特征提取层、注意力分类层，形成端到端的故障诊断流程，模型框架如图1所示（此处可插入模型框架图）。

3.1 模型工作流程

1. 数据预处理：对原始故障信号进行归一化处理，消除量纲影响，同时划分训练集与测试集（比例7:3），为模型训练与验证提供数据支撑；

2. WMSST时频增强：对预处理后的信号进行多尺度分解、同步压缩重排与自适应加权融合，生成高分辨率时频特征图，将一维信号转换为二维特征输入；

3. MCNN空间特征提取：通过并行多尺度卷积核对时频特征图进行卷积、池化操作，提取不同层次的空间特征，经拼接后得到融合空间特征向量；

4. BiGRU时序特征建模：将融合空间特征向量输入BiGRU网络，捕捉故障信号的双向时序依赖关系，输出融合时序特征；

5. 注意力加权与分类：通过注意力机制计算特征权重，聚焦关键信息，将加权后的特征输入全连接层与Softmax分类器，输出故障类型预测结果。

3.2 模型参数设置

为保证模型性能与训练效率，基于实验优化确定核心参数如下：采样频率12kHz，样本长度1024点；WMSST分解尺度3种（16×1、8×1、4×1）；MCNN卷积核数量64，卷积核尺寸分别为16×1、8×1、4×1，池化窗口2×1；BiGRU隐藏层神经元数量128， dropout系数0.5；优化器采用Adam，学习率0.001，批次大小64，训练轮次100。

4 结论与展望

4.1 研究结论

本文提出一种基于WMSST结合MCNN-BiGRU-Attention的混合故障诊断模型，通过理论分析与实验验证，得出以下结论：

1. WMSST能有效提升故障信号的时频分辨率，增强微弱故障特征的辨识度，为后续深度学习模型提供高质量输入，解决了传统时频分析方法对非平稳信号处理能力不足的问题；

2. MCNN与BiGRU的组合的能实现空间多尺度特征与双向时序特征的深度融合，注意力机制进一步聚焦关键特征，显著提升了模型的特征提取能力与分类精度；

3. 所提模型在机械轴承与网络系统故障诊断中均表现出优异性能，兼具高诊断精度与强鲁棒性，较传统及主流模型具有明显优势，可广泛应用于复杂工业场景。

4.2 研究展望

本文研究仍存在一定局限性，未来将从以下方向进一步优化与拓展：

1. 模型轻量化设计：通过剪枝、量化等技术优化模型结构，降低计算资源消耗，适配边缘计算场景，满足工业设备实时故障诊断需求；

2. 迁移学习融合：引入迁移学习算法，利用预训练模型适配不同类型设备与故障场景，减少对大规模标注数据的依赖，提升模型通用性；

3. 多模态数据融合：结合振动信号、电流信号、日志数据等多源信息，构建多模态诊断框架，进一步提升故障诊断的全面性与可靠性；

4. 未知故障检测：拓展模型对未知故障的识别能力，通过异常检测算法与生成对抗网络，实现已知故障分类与未知故障预警的一体化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王雪纯,李想,杨随先.基于MCNN-MSA-BiGRU的轴承故障诊断[J].科学技术与工程, 2025(11).

[2] 宋庆军,孙世荣,宋庆辉,等.基于多模态融合的抗噪声故障诊断方法[J].机电工程, 2025, 42(11):2129-2140.

[3] 王雪纯,李想,杨随先.基于 MCNN-MSA-BiGRU 的轴承故障诊断[J].Science Technology & Engineering, 2025, 25(11).DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2402620.

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