Python|【Pytorch】基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断研究

### Python|【Pytorch】基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断研究

#### 引言

轴承作为机械设备中的关键部件，其运行状态直接影响到设备的整体性能和寿命。传统的故障诊断方法在处理非线性非平稳信号时存在困难，因此，提出一种更加高效和准确的故障诊断方法具有重要意义。本研究提出了一种基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断方法，通过采集轴承振动信号，并利用小波变换将其转换为时频图，再使用SwinTransformer对时频图进行处理以实现故障诊断。这种方法结合了小波时频图在捕捉信号时频特征方面的优势和SwinTransformer在图像分类领域的强大性能，为轴承故障诊断提供了一种新的解决方案。

#### 研究背景

轴承作为机械设备中的关键部件，其运行状态对于设备的整体性能和寿命至关重要。然而，由于工作环境复杂、运行时间长等因素，轴承容易发生故障，导致设备停机、生产中断，甚至引发安全事故。因此，对轴承进行故障诊断具有极其重要的意义。传统的故障诊断方法包括均值方差、HHT包络谱、FFT频谱、小波能量谱等，这些方法通常是对一维轴承信号进行特征提取，然后利用机器学习算法进行分类。然而，这些方法在处理非线性非平稳信号时存在困难，且提取的特征往往不够全面，影响了故障诊断的准确性和可靠性。

近年来，深度学习技术以其强大的特征提取和分类能力，在故障诊断领域得到了广泛应用。其中，卷积神经网络（CNN）和Transformer模型是两种常用的深度学习模型。CNN在图像分类、目标检测等领域取得了显著成果，而Transformer则在自然语言处理领域大放异彩。然而，传统的CNN模型在处理大尺度图像时面临性能下降的问题，而Transformer则由于计算复杂度较高，难以直接应用于大规模图像分类任务。因此，如何结合两者的优势，提出一种更加高效和准确的故障诊断方法，成为当前研究的热点。

#### 方法介绍

本研究提出了一种基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断方法。该方法主要分为以下几个步骤：

1. **信号采集**：采集轴承的振动信号作为原始数据。
2. **小波变换**：利用连