未发表，三大创新！OCSSA-VMD-Transformer-Adaboost特征提取+编码器+集成学习轴承故障诊断

原创于 2025-12-02 23:10:32 发布 · 307 阅读

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#transformer #集成学习 #深度学习

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本文提出 “混沌改进麻雀搜索算法（OCSSA）+ 变分模态分解（VMD）+ 改进 Transformer 编码器 + 动态权重 Adaboost” 的轴承故障诊断新框架。该方案针对传统轴承故障诊断中模态分解参数依赖经验、时序特征捕捉不足、单一模型鲁棒性差等痛点，通过三大核心创新实现高精度、强泛化的故障诊断，适用于复杂工况下的轴承故障识别（内圈 / 外圈 / 滚动体故障、不同损伤程度、变负载条件），附完整 Python 代码、创新点验证及实验对比分析！一、三大核心创新点（未发表，原创设计）创新点 1：OCSSA 自适应优化 VMD 参数（特征提取层创新）传统 VMD 的分解模态数 K 和惩罚因子 \(\alpha\) 依赖人工经验或网格搜索，易导致模态混叠或过度分解。提出混沌改进麻雀搜索算法（OCSSA）：引入 Logistic 混沌初始化提升种群多样性，避免初始种群陷入局部最优；设计自适应惯性权重策略（基于迭代次数和适应度值动态调整），平衡全局探索与局部开发；融合 Levy 飞行机制优化发现者搜索路径，增强算法跳出局部最优的能力；以多模态包络熵最小值为适应度函数，实现 VMD 参数 \((K, \alpha)\) 的全局最优自适应匹配，确保故障特征从强噪声振动信号中精准分离。创新点 2：多尺度注意力 Transformer 编码器（特征编码层创新）针对轴承故障特征的时序相关性和多尺度特性，改进传统 Transformer 编码器：提出多尺度局部注意力机制：在自注意力模块中引入滑动窗口局部注意力 + 全局注意力融合，既捕捉局部故障冲击特征，又保留长时时序依赖；设计特征增强残差块：融合 1D 卷积降维与残差连接，减少高维特征冗余，提升编码效率；加入故障特征引导层：通过故障先验知识（如冲击特征时域分布）优化注意力权重分配，强化对微弱故障特征的捕捉能力；输出低维、紧致的故障特征向量，解决传统编码器对非平稳振动信号特征提取不充分的问题。创新点 3：动态权重 Adaboost 集成学习（分类决策层创新）针对单一模型抗噪声、抗工况干扰能力弱的问题，改进传统 Adaboost：以 3 个不同结构的改进 Transformer 编码器为基分类器（差异在于注意力窗口大小、编码层数），构建异构集成框架；提出动态误差权重更新策略：基于基分类器在不同故障类型上的分类误差，动态调整其权重（故障识别难度大的类别对应基分类器权重更高）；引入投票置信度机制：融合基分类器的分类结果与置信度，避免单一错误分类结果影响最终决策；显著提升模型在变负载、强噪声、微弱故障场景下的鲁棒性和泛化能力。