一维数据分类：基于多特征交互与相对位置编码的滚动轴承故障检测技术研究与应用实践，以凯斯西储大学数据集为例，结合心电信号多分类与飞机信号hrrp的深度分析，采用一维Swin Transformer模型优
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一维数据分类：基于多特征交互与相对位置编码的滚动轴承故障检测技术研究与应用实践，以凯斯西储大学数据集为例，结合心电信号多分类与飞机信号hrrp的深度分析，采用一维Swin Transformer模型优化及多尺度卷积特征编码技术，实现模型性能提升与可视化结果呈现。,基于一维数据分类的算法研究：从滚动轴承故障检测到多尺度特征提取与可视化分析,一维数据分类 滚动轴承故障检测cwru 凯斯西储大学数据hrrp飞机信号心电信号多分类[1]【1维 swin transformer】基于滑动窗口的不同位置信息的特征交互来提高不同模型性能[2]【相对位置编码】保持原2Dswin transformer注意力图添加相对位置偏置bias，减少模型参数量的同时提高性能。[3]【多尺度一维卷积特征编码】通过多尺度的卷积局部注意力操作，可以在模型前端保存特征的位置优势，并提取低级特征保持局部结构信息。 可出混淆矩阵和tsne可视化,一维数据分类; 滚动轴承故障检测; cwru凯斯西储大学数据; hrrp飞机信号; 心电信号多分类; 1维Swin Transformer; 相对位置编码; 多尺度 <link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90426209/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90426209/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一维数据分类及其在滚动轴承故障检测中的应用</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一维<span class="_ _0"></span>数据<span class="_ _0"></span>分类<span class="_ _0"></span>是机<span class="_ _0"></span>器学<span class="_ _0"></span>习和<span class="_ _0"></span>深度<span class="_ _0"></span>学习<span class="_ _0"></span>领域<span class="_ _0"></span>中的<span class="_ _0"></span>一个<span class="_ _0"></span>重要<span class="_ _0"></span>任务<span class="_ _0"></span>，广<span class="_ _0"></span>泛应<span class="_ _0"></span>用于<span class="_ _0"></span>各种<span class="_ _0"></span>工业<span class="_ _0"></span>应用<span class="_ _0"></span>中，</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">如滚动轴承故障检测、<span class="_ _1"></span>心电信号多分类等。<span class="_ _1"></span>本文将重点介绍一维数据分类在滚动轴承故障检</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">测中的应用，<span class="_ _2"></span>并探讨如何利用一维<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">Swin Transformer</span>、<span class="_ _2"></span>相对位置编码以及多尺度一维卷积特</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">征编码等技术提高模型的性能。</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、一维数据与滚动轴承故障检测</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">滚动轴承是机械设备中的重要组成部分，<span class="_ _4"></span>其故障检测对于保障设备的正常运行具有重要意义。</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">凯斯西储大学<span class="_ _2"></span>（<span class="ff2">CWRU</span>）<span class="_ _2"></span>提供的滚动轴承数据集为研究者们提供了丰富的数据资源。<span class="_ _5"></span>在这个</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">数据集中，<span class="_ _6"></span>一维数据主要用于描述轴承在不同状态下的振动信号。<span class="_ _6"></span>通过对这些信号进行分类，</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可以有效地检测轴承的故障类型和程度。</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、一维<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">Swin Transformer<span class="_ _3"> </span></span>模型</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一维<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">Swin Transformer<span class="_ _3"> </span></span>是一种基于自注意力机制的深度学习模型，<span class="_ _7"></span>通过滑动窗口的方式对一</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">维数据进行特征交互。<span class="_ _1"></span>与传统的卷积神经网络相比，<span class="_ _8"></span>一维<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">Swin Transformer<span class="_ _3"> </span></span>可以更好地捕捉</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">数据的<span class="_ _0"></span>局部<span class="_ _0"></span>依赖<span class="_ _0"></span>性，从<span class="_ _0"></span>而提<span class="_ _0"></span>高模型<span class="_ _0"></span>的性<span class="_ _0"></span>能。<span class="_ _0"></span>此外，<span class="_ _0"></span>我们<span class="_ _0"></span>还可以<span class="_ _0"></span>借鉴<span class="_ _0"></span><span class="ff2">[1]</span>中<span class="_ _0"></span>的方法<span class="_ _0"></span>，通<span class="_ _0"></span>过优化</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">滑动窗口的位置信息来进一步提高模型的性能。</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、相对位置编码</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了解决一维<span class="_ _9"> </span><span class="ff2">Swin Transformer<span class="_ _9"> </span></span>中位置信息丢失的问题，<span class="_ _4"></span>我们可以在原<span class="_ _9"> </span><span class="ff2">2D Swin Transformer</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">注意<span class="_ _0"></span>力图<span class="_ _0"></span>的基础<span class="_ _0"></span>上添<span class="_ _0"></span>加相<span class="_ _0"></span>对位<span class="_ _0"></span>置偏<span class="_ _0"></span>置<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">bias<span class="_ _0"></span></span>。这<span class="_ _0"></span>种<span class="ff2">[2]</span>所<span class="_ _0"></span>述的<span class="_ _0"></span>相对<span class="_ _0"></span>位置<span class="_ _0"></span>编码<span class="_ _0"></span>方法<span class="_ _0"></span>可以<span class="_ _0"></span>在保<span class="_ _0"></span>持模</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型性能的同时减少参数量，<span class="_ _a"></span>使模型更加轻量级。<span class="_ _a"></span>在滚动轴承故障检测中，<span class="_ _a"></span>相对位置编码有助</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于模型更好地理解轴承在不同状态下的振动信号的时空关系。</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、多尺度一维卷积特征编码</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了在<span class="_ _0"></span>模型<span class="_ _0"></span>前端<span class="_ _0"></span>保存特<span class="_ _0"></span>征的<span class="_ _0"></span>位置优<span class="_ _0"></span>势并<span class="_ _0"></span>提取<span class="_ _0"></span>低级特<span class="_ _0"></span>征保<span class="_ _0"></span>持局部<span class="_ _0"></span>结构<span class="_ _0"></span>信息<span class="_ _0"></span>，我们<span class="_ _0"></span>可以<span class="_ _0"></span>采用<span class="ff2">[3]</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">所述的多尺度一维卷积特征编码方法。<span class="_ _1"></span>通过多尺度的卷积局部注意力操作，<span class="_ _1"></span>模型可以在不同</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">尺度上捕捉数据的特征，<span class="_ _1"></span>从而提高对一维数据的分类性能。<span class="_ _1"></span>这种方法在处理心电信号多分类</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">等任务时也具有很好的应用前景。</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六、实验结果与分析</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们通过实验验证了上述方法在一维数据分类中的应用效果。<span class="_ _1"></span>实验结果表明，<span class="_ _1"></span>通过优化滑动</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">窗口的<span class="_ _0"></span>位置信<span class="_ _0"></span>息、添<span class="_ _0"></span>加相对<span class="_ _0"></span>位置偏<span class="_ _0"></span>置<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">bias<span class="_"> </span></span>以及采用<span class="_ _0"></span>多尺度<span class="_ _0"></span>一维卷<span class="_ _0"></span>积特征<span class="_ _0"></span>编码等<span class="_ _0"></span>方法，<span class="_ _0"></span>可以</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">有效<span class="_ _0"></span>提高<span class="_ _0"></span>模型<span class="_ _0"></span>的性<span class="_ _0"></span>能。此<span class="_ _0"></span>外，<span class="_ _0"></span>我们<span class="_ _0"></span>还采<span class="_ _0"></span>用了<span class="_ _0"></span>混淆<span class="_ _0"></span>矩阵<span class="_ _0"></span>和<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">t-SNE<span class="_"> </span></span>可视<span class="_ _0"></span>化等<span class="_ _0"></span>技术<span class="_ _0"></span>对实<span class="_ _0"></span>验结<span class="_ _0"></span>果进</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">行了分析，进一步验证了上述方法的有效性。</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>