Matlab 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断 1.运行环境Matlab2021b及以上，该程序将一维轴承振动信号转换为二维尺度图图像并使用预训练网络应用迁移学习对轴承故障进行分类，平均准确率在98%左右。 2.使用MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习，若没有安装Squeezenet模型支持工具，在命令窗口输入squeezenet，点击下载链接进行安装。 3.程序经过验证，保证程序可以运行。 4.程序均包含详细注释。
滚动轴承作为旋转机械的核心部件，其健康状态直接影响整个设备的运行安全。本文介绍一种基于迁移学习的智能故障诊断方法，该方法通过将一维振动信号转换为二维尺度图图像，并利用预训练卷积神经网络进行高效准确的故障分类。
系统架构概述
本系统采用模块化设计，主要包含四个核心组件：信号读取模块、尺度图转换模块、网络训练模块和性能评估模块。系统工作流程遵循标准的机器学习管道，从原始数据预处理到最终模型评估，形成完整的端到端解决方案。
核心功能模块详解
1. 信号读取与预处理
系统使用专门设计的readMFPTBearing函数作为文件集成数据存储的读取函数，该函数能够智能解析轴承振动数据文件，并自动根据文件名识别故障类型：
- 自动标签识别：根据文件命名规则自动分类为"Normal"（正常）、"Inner Race Fault"（内圈故障）和"Outer Race Fault"（外圈故障）
- 多变量提取：同步读取振动信号、采样率、轴承几何参数（BPFO、BPFI、FTF、BSF）等关键参数
- 异常数据处理：对缺失值或字符型数值进行自动转换和标准化处理
2. 时频分析可视化
plotBearingSignalAndScalogram函数提供直观的信号分析能力，同步展示振动信号的时域波形和对应的尺度图：
- 双视图对比：上子图显示原始振动信号的时域特征，下子图呈现基于连续小波变换的时频分析结果
- 专业可视化：采用曲面渲染技术展示尺度图，清晰呈现信号在不同频率分量上的能量分布
- 参数优化：固定显示0.1秒时长的信号段，确保不同状态下的可比性
3. 信号到图像的智能转换
convertSignalToScalogram函数是本系统的核心技术模块，实现从一维振动信号到二维尺度图图像的转换：
- 信号分段处理：将长振动信号按固定间隔分割为多个分析段，增加训练样本数量
- 包络提取：使用包络分析技术增强故障特征，提高信噪比
- 连续小波变换：采用Morlet小波进行时频分析，生成高质量的尺度图
- 图像标准化：将尺度图统一转换为227×227像素的RGB图像，适配主流预训练网络输入要求
该转换过程充分利用了小波变换在非平稳信号分析中的优势，将振动信号中隐含的故障特征以图像形式直观展现，为后续深度学习模型提供高质量的输入数据。
4. 迁移学习模型构建
系统基于SqueezeNet预训练网络构建迁移学习模型：
- 网络轻量化：选择参数量少、计算效率高的SqueezeNet作为基础网络
- 定制化改造：替换最后的卷积层和分类层，适配轴承故障诊断的具体任务需求
- 差异化学习率：对新添加层设置较高的学习率因子（10倍），加速特定特征的学习过程
5. 模型训练与优化
训练过程采用多项优化策略：
- 数据分离：将原始训练集的20%作为验证集，实时监控模型泛化能力
- 动态学习：使用带动量的随机梯度下降算法，设置0.0001的初始学习率
- 正则化技术：每个epoch重新打乱数据，防止过拟合
- 批量训练：采用20的小批量大小，平衡训练效率和内存消耗
技术优势与创新点
- 多模态数据融合：将振动信号、轴承参数和故障标签有机结合，构建全面的特征体系
- 高效的时频分析：通过连续小波变换捕捉非平稳信号的局部特征，优于传统的傅里叶分析方法
- 迁移学习应用：利用ImageNet预训练网络的通用特征提取能力，显著减少轴承故障诊断所需的标注数据量和训练时间
- 端到端自动化：从原始振动数据到最终故障分类结果，全过程自动化处理，降低人工干预需求
应用效果
实验结果表明，该方法在轴承故障诊断任务中表现出色，能够准确区分正常状态、内圈故障和外圈故障。通过混淆矩阵可视化，可以清晰看到模型在不同故障类型上的分类性能，为实际工业应用提供了可靠的技术支持。
Matlab 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断 1.运行环境Matlab2021b及以上，该程序将一维轴承振动信号转换为二维尺度图图像并使用预训练网络应用迁移学习对轴承故障进行分类，平均准确率在98%左右。 2.使用MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习，若没有安装Squeezenet模型支持工具，在命令窗口输入squeezenet，点击下载链接进行安装。 3.程序经过验证，保证程序可以运行。 4.程序均包含详细注释。
这种基于迁移学习的故障诊断方法不仅适用于滚动轴承，还可推广到其他旋转机械的故障诊断领域，具有广泛的工程应用前景。
