4种顶会注意力机制模块及1D-CNN的滚动轴承故障诊断

概要

本期实现基于pytorch框架实现4种顶会注意力机制模块及1D-CNN的滚动轴承故障诊断。对西储大学数据进行加噪处理，实验结果证明，添加注意力机制的CNN比原始的CNN诊断的准确率更高。其中原始的1DCNN准确率为97.5%，ECA-1DCNN准确率：99.21875%，CBAM-1DCNN准确率：99.53125%，GAM-1DCNN准确率：100%。

4种注意力机制模块分别为：

• SE 注意力模块：

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf

• CBAM 注意力模块

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf

• ECA 注意力模块

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.02907

• GAM注意力模块

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.05561v1.pdf

下图为CNN-AM 模型结构。其中的AM表示注意力机制模块，本期代码实现4种注意力机制与1DCNN的结合。

实验过程介绍

实验采用凯斯西储大学滚动轴承振动数据，为SKF-6205驱动端轴承，采样频率为12 kHz，转速为1797 r/min，负载设定有0、1、2、3 hp 这4 种，实验选择0 负载工况下的数据训练模型。故障类型有10种：滚动体故障（B）、外圈故障（OR）、内圈故障（IR），每种故障类型包含3 种故障尺寸：0.007、0.014 和0.021 in（1 in 等于0.0254 m）。因此可将轴承状态划分为9 种故障状态和1 种正常状态，取连续的2048 个数据点为一个样本。每种状态设置320个样本，选取测试集比例为20%。

同时为了提高模型的泛化能力，证明添加注意力机制的CNN比原始CNN效果更好，在原始信号的基础上加入高斯白噪声，信噪比SNR =1.2。

实验在Pytorch深度学习框架中实现。训练前将数据集划分为训练集、测试集，其比例分别为80%、20%。训练时采用Adam 优化器，学习率为0.001，训练次数为30 次，小批量mini-batch 大小为64，损失函数选用交叉熵损失函数。

实验结果展示

原始的1DCNN结果：

对原始轴承数据添加信噪比为1.2的情况下，原始的1DCNN结果如下，测试集准确率为：97.5%

ECA-1DCNN结果：

对原始轴承数据添加信噪比为1.2的情况下，融合ECA注意力机制的1DCNN结果如下，测试集准确率可达99.21875%。

CBAM-1DCNN结果：

对原始轴承数据添加信噪比为1.2的情况下，融合CBAM注意力机制的1DCNN结果如下，测试集准确率可达99.53125%。

SENET-1DCNN结果：

对原始轴承数据添加信噪比为1.2的情况下，融合SENET注意力机制的1DCNN结果如下，测试集准确率可达98.75%。

GAM-1DCNN结果：

对原始轴承数据添加信噪比为1.2的情况下，融合GAM注意力机制的1DCNN结果如下，测试集准确率可达100%。

五种实验结果的损失曲线对比图：

可以看到表现最佳的是GAM-CNN，准确率可达100%。

每种方法在跑完程序后都可以绘制Tsne降维图、损失函数图等，这里仅以GAM-1DCNN为例进行展示：

代码获取

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