从零实现DANN故障诊断网络的完整流程解析

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   帮我开发一个基于DANN的轴承故障诊断系统，用于工业设备健康监测。系统需实现：1.加载CWRU振动信号数据集 2.完成时频转换与数据标准化 3.构建轻量化卷积网络 4.实现域对抗训练模块 5.输出混淆矩阵和特征可视化。注意事项：需区分不同转速/负载工况下的迁移效果。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

1. 数据准备阶段 CWRU数据集包含多种轴承状态（正常/内圈/外圈/滚动体故障）和工况组合。预处理时需特别注意信号采样策略：
2. 时域信号分割为1024长度的样本段
3. 通过FFT转换获得频域特征
4. 数据归一化消除量纲影响

5. 二维重塑为32×32格式适配卷积输入

6. 模型架构设计 采用轻量化网络结合对抗训练机制：

7. 特征提取层使用标准卷积+分组卷积减少参数量
8. 域分类器与特征提取器形成对抗关系
9. 梯度反转层实现域不变特征学习

10. 测试显示0hp到3hp负载迁移准确率达100%

11. 关键实现细节

12. 时频转换采用重叠采样增强数据多样性
13. 对抗损失权重采用渐进式调整策略
14. 特征可视化使用t-SNE验证域对齐效果

15. 混淆矩阵反映不同故障类型的区分度

16. 工程实践要点

17. 原始.mat文件需特殊解析处理
18. 不同故障直径样本需平衡采样
19. 模型保存需同时记录结构和参数
20. 训练过程可视化监控域适应效果

通过InsCode(快马)平台可以快速验证这个故障诊断方案，其内置的GPU资源能加速DANN模型的训练过程。实际测试发现，平台提供的Jupyter环境完美支持信号处理和模型调试的全流程，特别适合需要频繁可视化中间结果的迁移学习项目。