MPIF-Net算法为集成制造系统提供了一套智能故障监测与诊断方案。其流程首先通过模拟数据生成模块，创建包含5种典型故障（正常打印、飞溅故障、打印过慢、表面粗糙、功率过大）的声发射信号及对应的8维物理参数数据集。
算法的核心是一个三分支并行处理架构，旨在从不同维度提取并融合故障特征：
- 图像处理分支（模态1）：选取单个声发射信号通道，先后通过递归图编码和马尔可夫变迁场编码，将一维时序信号转换为两种蕴含不同信息的图像。之后对图像进行加权融合，并通过一个简化的双注意力卷积网络提取空间结构特征。
- 时序处理分支（模态2）：对原始的多通道声发射信号进行重排，直接输入双向长短期记忆网络中，以捕捉信号前后向的长期时间依赖关系。
- 物理信息分支（模态3）：利用专门设计的物理信息神经网络，将8维设备物理参数映射为一段具有物理意义的温度序列特征，引入故障发生的机理知识。
三路特征经过降维对齐后，采用通道拼接策略进行多模态融合，形成一个综合的特征向量。最终，该特征向量被送入一个全连接分类器，输出对5种故障类别的预测概率。整个网络使用交叉熵损失函数和Adam优化器，通过反向传播进行端到端的训练，实现对制造过程的在线智能监测。
算法实现步骤详解
第一步：数据准备与模拟生成
基于集成制造中5种常见故障的物理机理，程序化模拟生成多通道声发射信号和对应的物理参数（如激光功率、扫描速度等）。通过调整信号的频率、振幅、噪声等特性，确保不同故障在数据层面具有可区分的模式。
第二步：多模态信号预处理与转换
从多通道信号中选取关键通道，分别进行递归图编码（捕捉非线性动力学与空间特征）和马尔可夫变迁场编码（量化状态转移的时间模式）。将两种编码生成的图像进行加权平均，融合为一张64×64像素的综合图像。
第三步：并行特征提取
三路分支同步进行深度特征学习：
- 图像分支：融合图像输入一个包含注意力机制的两层卷积网络，提取空间层次特征。
- 时序分支：原始多通道信号经重排后，送入双向LSTM网络，提取前后向的时序依赖特征。
- 物理分支：8维物理参数通过一个物理信息神经网络，映射生成一段32点的温度预测序列，作为物理机理特征。
第四步：特征对齐与融合
对三个分支输出的特征进行降维处理，统一特征尺度，随后在通道维度上进行拼接，形成一个224维的综合特征向量，全面表征故障状态。
第五步：故障分类决策
将融合后的特征输入一个三层全连接网络分类器，中间使用ReLU激活函数和Dropout进行正则化，最后通过Softmax函数输出5个故障类别的概率分布，取最大概率作为诊断结果。
第六步：模型训练与优化
采用小批量梯度下降法，以交叉熵损失作为优化目标，利用Adam优化器自适应地更新网络所有权重参数。通过多个训练周期迭代，并在验证集上监控性能，以防止过拟合。
第七步：性能评估与可视化
在独立的测试集上评估模型的准确率、召回率、F1分数等指标。通过绘制训练损失曲线、验证准确率曲线、混淆矩阵以及特征分布图，直观分析模型的诊断能力与学习效果。
以下是算法的核心架构与数据处理流程示意图：
完整代码实现
本文所述MPIF-Net算法的完整PyTorch实现代码可通过以下链接获取：
https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWZmZ5pbA== | 
发表于 4 天前
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