Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。它通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现了对序列数据的有效建模。在轴承故障诊断任务中，Transformer可以帮助模型捕捉轴承振动信号中不同时间步之间的复杂关联。

2. 双向长短期记忆网络（BiLSTM）：

双向长短期记忆网络是一种具有记忆单元和遗忘门的循环神经网络，可以有效地处理序列数据并捕捉序列中的长期依赖关系。通过同时考虑输入序列的过去和未来信息，BiLSTM可以更好地理解轴承振动信号中的时序特征和变化趋势。

3. 模型结合：

基于 Transformer-BiLSTM 的创新模型将 Transformer 和 BiLSTM 结合在一起，充分利用了两者的优势。Transformer 可以帮助模型捕捉全局的序列信息和复杂的依赖关系，而 BiLSTM 则可以更好地捕捉局部的时序特征和变化趋势。通过结合两种模型，创新模型可以在轴承故障诊断任务中取得更好的性能和效果，提高故障诊断的准确率和效率。

前言

本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，先经过数据预处理进行数据集的制作和加载，最后通过Pytorch实现Transformer-BiLSTM模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文：

Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理_cwru数据集-CSDN博客

1 轴承数据加载与预处理

1.1 导入数据

参考之前的文章，进行故障10分类的预处理，凯斯西储大学轴承数据10分类数据集：

train_set、val_set、test_set 均为按照7：2：1划分训练集、验证集、测试集，最后保存数据

上图是数据的读取形式以及预处理思路

1.2 数据预处理，制作数据集

2 基于Pytorch的Transformer-BiLSTM创新诊断模型

2.1 定义Transformer-BiLSTM分类网络模型

2.2 设置参数，训练模型

50个epoch，准确率100%，Transformer-BiLSTM网络分类效果显著，Transformer-BiLSTM模型能够充分提取轴承故障信号的多尺度特征，收敛速度快，性能特别优越，效果明显。

注意调整参数：

可以适当增加Transformer编码器层数和每层维度数，微调学习率；
微调BiLSTM层数和每层神经元个数，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
可以改变一维信号堆叠的形状（设置合适的长度和维度）

2.3 模型评估

准确率、精确率、召回率、F1 Score

故障十分类混淆矩阵：

代码、数据如下：

对数据集和代码感兴趣的，可以关注最后一行


# 加载数据
import torch
from joblib import dump, load
import torch.utils.data as Data
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
# 参数与配置
torch.manual_seed(100)  # 设置随机种子，以使实验结果具有可重复性
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
#代码和数据集：https://mbd.pub/o/bread/ZZ6TlZdv

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