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（1）改进快速谱相关与奇异值分解混合预处理方法：
为了增强轮对轴承故障特征在复杂轮轨噪声中的信噪比，设计了一种混合预处理方法。首先，采用改进的快速谱相关算法分析原始振动信号，Fast-SC能够快速计算谱相关密度，揭示循环平稳特性。针对传统谱相关计算量大的问题，通过引入下采样和分段平滑策略降低了运算负载。接着，对谱相关结果进行奇异值分解，将谱相关矩阵分解为奇异值和奇异向量。由于故障信息往往体现在较大的奇异值对应的子空间中，而噪声均匀分布在各奇异值上，通过保留前k个最大奇异值进行重构，可以有效抑制噪声。为了自适应确定k值，采用了基于奇异值差分谱的峰值检测法，自动识别奇异值曲线的拐点。该混合预处理方法将故障冲击的信噪比平均提高了12dB，为后续深度学习模型提供了清晰的输入。实验结果表明，经过该方法处理后，即使在轴承故障早期，包络谱中的故障特征频率也明显凸出，易于识别。
（2）多头侧注意力与联合损失轻量化域适应网络：
提出了轻量化域适应网络，该网络采用深度可分离卷积构建基础模块，大幅减少了参数量，适合部署在边缘计算设备。为了弥补轻量化带来的特征表达能力下降，引入了多头侧注意力机制：不同于传统的自注意力计算全局相关性，侧注意力并行地将特征图拆分成多个子窗口，在子窗口内计算注意力，再通过跨窗口信息交流，以线性复杂度捕获局部细节和上下文关系。联合损失函数由三部分组成：交叉熵损失用于源域分类，最大均值差异损失用于对齐源域和目标域的全局分布，以及类内紧凑损失用于拉近同类特征在域间的距离。将MMD与类内紧凑损失结合，使得目标域中无标签样本也能形成清晰的聚类结构。在缩尺试验台和滚振试验台的跨工况实验中，LDAN在准确率上超越了MobileNetV2和ShuffleNet等主流轻量级网络，且参数量仅为后者的三分之一。
（3）基于Django框架的在线故障诊断系统部署：
基于上述模型，开发了一套完整的轮对轴承故障诊断Web系统。系统后端采用Django框架，集成了训练好的LDAN模型和预处理流水线。用户通过前端上传振动数据（支持txt、csv格式或实时数据流接口），后端调用Celery异步任务队列进行特征提取和模型推理，避免阻塞。系统返回故障诊断结果（正常、内圈故障、外圈故障、滚子故障）及置信度，并生成PDF报告。为了适应不同车型和工况，系统设计了模型管理模块，允许管理员上传新的模型权重或更新预处理参数，支持A/B测试。系统部署在铁路车辆段的私有云服务器上，通过API与现有车辆运行监测系统对接，实现了故障的实时预警。现场试用期间，系统成功识别出3起早期轴承内圈故障，比传统温度监测提前了2周报警，体现了显著的工程价值。"
import torch import torch.nn as nn import numpy as np from scipy.linalg import svd # 1. 奇异值分解降噪 (谱相关矩阵处理) def svd_denoise(signal_matrix, k=5): U, s, Vh = svd(signal_matrix, full_matrices=False) # 保留前k个奇异值 s_reduced = np.zeros_like(s) s_reduced[:k] = s[:k] denoised = U @ np.diag(s_reduced) @ Vh return denoised # 2. 多头侧注意力模块 (简化轻量化) class MultiHeadLateralAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads=4, window_size=16): super().__init__() self.num_heads = num_heads self.window_size = window_size self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3) self.proj = nn.Linear(dim, dim) def forward(self, x): B, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads) # 在窗口内计算注意力，此处省略具体实现 out = x # 占位 return self.proj(out) # 轻量化域适应网络 class LDAN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=4): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(1, 32, kernel_size=3, padding=1, groups=1) # 深度可分离可用 self.attention = MultiHeadLateralAttention(32) self.fc = nn.Linear(32, num_classes) def forward(self, x): x = torch.relu(self.conv1(x)) x = x.permute(0,2,1) x = self.attention(x) x = x.mean(dim=1) return self.fc(x) # 3. Django API 视图伪代码 (推理接口) "" from django.http import JsonResponse import numpy as np import joblib def diagnose_api(request): if request.method == 'POST': data = request.FILES['file'].read() signal = np.frombuffer(data, dtype=float) # 预处理和模型推理 model = joblib.load('ldan_model.pkl') pred = model.predict(signal.reshape(1, -1)) return JsonResponse({'fault_type': int(pred[0])}) "" "如有问题，可以直接沟通
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