基于残差多头注意力机制的液压泵小样本故障诊断迁移学习模型

本文推荐一篇创新性研究：作者提出结合残差网络(ResNet)和多头注意力机制(Multi-head Attention)的智能诊断模型，通过迁移学习(TL)解决液压泵故障数据稀缺问题。该模型在源域训练准确率>99%，训练时间减少28%；迁移至目标域后，仅需49%数据即可保持99%+准确率，效率提升15%。研究为工业设备智能运维提供了高精度(>99%)、强鲁棒性的解决方案。

　　

Highlight

本研究提出一种结合残差多头模型与迁移学习(TL)的智能诊断方法，攻克液压泵故障隐蔽性强、样本稀缺的难题。核心创新点包括：

1. 构建基于残差网络(ResNet)的故障诊断(FD)模型，引入多头注意力机制精准捕捉关键特征，抗噪声干扰能力显著提升，计算资源消耗降低

2. 采用迁移学习策略，将8 MPa负载条件下的预训练模型参数动态适配至不同工况目标域，在目标域仅49%数据条件下仍保持>99%诊断准确率

Model construction

模型架构包含四大核心模块：

• 特征提取层：通过短时傅里叶变换(STFT)将1D振动信号转为2D时频谱，解决原始信号易受噪声干扰的问题

• 多头注意力层：并行8个注意力头捕捉时频域关键特征，比传统CNN提升28%训练效率

• 全连接层：采用ReLU激活函数构建非线性映射

• 分类器：Softmax输出故障类型概率

Hydraulic pump data acquisition

实验平台配置：

• 采样频率10 kHz，5种负载工况

• 每组样本包含1024个数据点，涵盖7类典型故障（如柱塞磨损、滑靴脱落等）

• 通过振动传感器采集出口管路信号，构建跨工况迁移学习的源域-目标域数据集

Conclusions and future works

该模型在液压泵故障诊断中展现出三大优势：

1. 超高精度：源域与目标域准确率均>99%，标准差(SD)<0.5%

2. 卓越泛化性：通过参数共享策略实现跨工况迁移，训练效率提升15%

3. 工程适用性：为工业设备智能运维提供标准化解决方案

未来将探索多物理场信号融合诊断，并开发边缘计算部署方案。

（注：翻译严格保留STFT、ReLU等专业术语的英文缩写及^上标/_下标格式，如采样频率10^kHz）