脉冲神经网络机械故障诊断：基于自适应小波核与注意力机制的PyTorch实现

本文将介绍一种结合自适应多尺度小波核编码与注意力增强机制的脉冲神经网络（SNN），用于高精度机械故障诊断，并提供基于PyTorch的实现思路。该方法在西储大学（CWRU）轴承数据集上取得了优异的表现。

首先，从西储大学标准轴承数据集中加载包含正常状态、滚珠故障、内圈故障和外圈故障四种工况的振动信号。对原始信号进行标准化处理以消除量纲影响，并通过滑动窗口进行分段，生成标准化样本序列。模型的核心在于自适应多尺度小波核编码技术，它通过一组（如24个）可学习参数的小波核对输入信号进行卷积，这些参数（频率、尺度、相位、Q因子）在训练过程中自适应优化，从而自动聚焦于对故障最敏感的频带。同时，计算信号的包络特征以进一步增强表征能力。

编码后的特征被送入改进的积分-发放脉冲神经元，转换为稀疏的脉冲序列。这种转换模拟了生物神经元的特性，并利用可学习的阈值和泄漏因子，结合替代梯度方法确保训练过程的稳定性与高效性。随后，构建一个三级卷积特征提取网络。每一级都包含卷积、批量归一化、残差连接、通道注意力机制和池化操作。残差连接有助于缓解深层网络的梯度消失问题，而通道注意力机制能自动加权重要的特征通道，脉冲激活则维持了网络内部信息传递的稀疏性。

特征经过多层次抽象后，被展平并送入一个四层全连接分类器进行最终的状态分类。分类器中使用LeakyReLU激活函数并引入了Dropout层，以防止模型过拟合。在训练策略上，针对数据中正常样本远多于故障样本的不平衡问题，对正常样本采用了添加高斯噪声、时间扭曲和幅度缩放等数据增强技术。损失函数采用带标签平滑的交叉熵损失，优化器使用AdamW，并配合余弦退火热重启学习率调度器动态调整学习率，同时引入早停机制来防止过拟合，这些策略在复杂的机器学习任务中颇为有效。最终训练完成的模型能够对振动信号进行实时分析，准确识别故障类型并输出诊断报告。

详细算法步骤

第一步：数据采集与标准化处理
从工业现场或公开数据集（如CWRU）采集轴承振动信号，涵盖正常与多种故障状态。对原始信号进行去均值、除方差的标准化处理，并使用滑动窗口将其分割为固定长度的样本片段，为后续分析提供规范输入。

第二步：自适应多尺度小波核参数学习
初始化一组可学习的小波核参数（中心频率、尺度、相位、Q因子）。在训练过程中，这些参数根据模型在故障诊断任务上的表现进行自适应优化，形成能够捕捉最相关故障特征的最优滤波器组。

第三步：多尺度时频特征提取与包络检测
利用优化后的小波核对输入信号进行多尺度卷积，提取时频特征。同时计算各频带信号的包络，以捕捉信号的振幅调制信息，从而生成一组具有物理意义的特征图。

第四步：脉冲神经网络稀疏编码
通过改进的积分-发放神经元，将连续的特征值转换为离散的脉冲序列。当神经元膜电位超过可学习阈值时发放脉冲，并结合泄漏因子模拟生物衰减特性，实现高效率的稀疏信息编码。

第五步：多层次特征抽象与注意力聚焦
构建三级卷积网络进行深度特征提取。每级网络融合卷积、批量归一化、残差连接和通道注意力机制，通过池化逐步压缩空间维度，形成层次化的特征表示，并使网络关注关键特征通道。

第六步：深度分类网络与正则化处理
将最终的特征图展平后，输入到包含四层全连接层的分类网络。每层后使用批量归一化和LeakyReLU激活函数，并引入Dropout进行正则化，最终输出各个故障状态的概率分布。

第七步：智能训练策略与优化算法
针对样本不平衡实施数据增强，采用标签平滑的交叉熵损失和AdamW优化器。结合余弦退火热重启学习率调度策略和早停机制，在PyTorch框架下高效稳定地训练模型，以获得最佳泛化性能。

模型训练日志

开始训练...

Epoch:  1, Batch:  20, Loss: 1.8323
Epoch:  1, Batch:  40, Loss: 1.6202
Epoch:  1, Batch:  60, Loss: 1.4319
Epoch:  1, Batch:  80, Loss: 1.2962
发现新的最佳模型，测试准确率: 93.21%
Epoch  1/50: Train Loss: 1.8407, Train Acc: 83.70% | Test Loss: 0.7524, Test Acc: 93.21%
最佳测试准确率: 93.21%，当前学习率: 0.000976

Epoch:  2, Batch:  20, Loss: 1.2992
...
发现新的最佳模型，测试准确率: 99.25%
Epoch  2/50: Train Loss: 1.2441, Train Acc: 94.19% | Test Loss: 0.4764, Test Acc: 99.25%
最佳测试准确率: 99.25%，当前学习率: 0.000905

...（中间训练过程省略）...

Epoch: 14, Batch:  20, Loss: 1.0463
...
发现新的最佳模型，测试准确率: 100.00%
Epoch 14/50: Train Loss: 1.0344, Train Acc: 98.87% | Test Loss: 0.3821, Test Acc: 100.00%
最佳测试准确率: 100.00%，当前学习率: 0.000905

...（后续训练过程，模型保持高精度）...

Epoch 24/50: Train Loss: 0.9816, Train Acc: 99.59% | Test Loss: 0.3665, Test Acc: 100.00%

训练结果显示，模型能够快速收敛，并在测试集上达到非常高的分类准确率，验证了所提方法的有效性。