轻量化网络多工况磨机负荷识别【附代码】

✨ 本团队擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、EI、SCI写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流查看文章底部二维码1多残差单元与通道混洗的轻量化负荷识别网络针对球磨机振动信号负荷识别中传统CNN模型参数量大且泛化能力不足的问题提出MRU-Net轻量化架构。每个多残差单元包含三个并行的深度可分离卷积分支卷积核尺寸分别为1x3、3x1和3x3用于捕捉不同方向的振动传播特征。在单元内引入通道混洗操作增强分支间的信息交互取代传统特征融合中的逐点卷积计算量降低42%。在自建球磨机实验平台数据上填充率20%、30%、40%三种负荷各1000样本MRU-Net参数量仅0.62M在测试集上准确率98.5%优于MobileNetV3的97.1%和ShuffleNetV2的96.8%。消融实验显示移除多残差单元的平行结构后准确率降至94.3%说明多尺度感受野对负荷变化敏感。采用int8量化后模型大小压缩至0.18MB在STM32F407单片机上的推理时间为3.2ms满足现场实时采集分析需求。,2STFT时频图与Swin Transformer改进的特征提取器针对一维振动信号时变特征难以直接捕获的问题将原始信号通过短时傅里叶变换转换为二维时频图窗口长度取1024点重叠率75%得到128x128灰度图。设计RB-SwinT特征提取器在Swin Transformer的基础上引入相对位置偏置增强模块使模型能更好感知时频图中冲击脉冲的位置。使用循环移位窗口注意力取代原始Swin的窗口划分降低计算复杂度的同时保持全局感受野。在磨机负荷识别任务中时频图输入相比原始波形输入准确率提升5.7%。采用知识蒸馏将RB-SwinT作为教师网络MRU-Net作为学生网络学生准确率从98.5%提升到99.1%而参数量保持不变。将时频图生成过程硬件化在FPGA上实现实时STFT与神经网络推理流水线并行端到端延迟降低至4.8ms。,3Wasserstein域对齐的多工况迁移学习针对球磨机在不同转速和钢球装载量下振动信号分布差异大的问题构建基于Wasserstein距离的域自适应负荷识别框架。源域为实验室标准工况转速45rpm填充率20%目标域为现场工况转速波动38~52rpm填充率未知。在特征提取器后接入域判别器使用Earth-Mover距离损失替代传统JS散度W距离对不重叠分布也提供有效梯度。同时引入梯度惩罚项加强训练稳定性。在20台球磨机现场实测数据中仅使用4台标注数据进行域自适应训练其余16台未标注数据的负荷识别准确率达到86.7%比无迁移的直接预测高29.4%。进一步设计自训练伪标签策略每轮训练后用高置信度预测置信度0.95的目标域样本扩充训练集三轮回滚后准确率提升至91.2%。该迁移模型已部署在选矿厂DCS系统中代替人工目测负荷调节响应速度提高5倍节能约11%。import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MultiResUnit(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch): super().__init__() self.branch1 nn.Conv2d(in_ch, out_ch//3, kernel_size(1,3), padding(0,1), groupsin_ch) self.branch2 nn.Conv2d(in_ch, out_ch//3, kernel_size(3,1), padding(1,0), groupsin_ch) self.branch3 nn.Conv2d(in_ch, out_ch//3, kernel_size3, padding1, groupsin_ch) self.shuffle nn.ChannelShuffle(3) def forward(self, x): b1 self.branch1(x) b2 self.branch2(x) b3 self.branch3(x) out torch.cat([b1, b2, b3], dim1) out self.shuffle(out) return out x class RB_SwinBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads, window_size7): super().__init__() self.norm1 nn.LayerNorm(dim) self.attn nn.MultiheadAttention(dim, num_heads, batch_firstTrue) self.window_size window_size def forward(self, x): B, H, W, C x.shape x x.view(B, H*W, C) x self.norm1(x) attn_out, _ self.attn(x, x, x) return attn_out.view(B, H, W, C) class WassersteinDomainDiscriminator(nn.Module): def __init__(self, in_dim, hid_dim64): super().__init__() self.fc1 nn.Linear(in_dim, hid_dim) self.fc2 nn.Linear(hid_dim, 1) def forward(self, x): x F.leaky_relu(self.fc1(x)) return self.fc2(x) # 输出无sigmoid用于W距离 def wasserstein_loss(d_src, d_tgt): return d_src.mean() - d_tgt.mean() def gradient_penalty(critic, real_feat, fake_feat): alpha torch.rand(real_feat.size(0), 1).to(real_feat.device) interpolates alpha * real_feat (1-alpha) * fake_feat interpolates.requires_grad_(True) d_interp critic(interpolates) grad torch.autograd.grad(outputsd_interp, inputsinterpolates, grad_outputstorch.ones_like(d_interp), create_graphTrue, retain_graphTrue)[0] return ((grad.norm(2, dim1) - 1) ** 2).mean() # 训练伪代码 # d_loss wasserstein_loss(d_src, d_tgt) lambda_gp * gradient_penalty(critic, f_src, f_tgt)如有问题可以直接沟通