【机械故障诊断】基于改进LeNet-5的轴承故障诊断系统设计：结合干扰属性投影与多目标优化提升变转速工况下的故障识别准确性（含详...

内容概要：本文介绍了一种用于变转速条件下轴承故障诊断的新型神经网络框架——带有干扰属性投影(NAP)的神经网络。该方法通过设计投影矩阵，将不同工况下提取的特征投影到同一维度超平面，使得故障特征更加明显。网络采用了多损失函数，既减小类内距离又增大类间距离，从而提高了诊断准确率。文中详细描述了数据预处理、网络架构设计（包括特征提取器、干扰属性投影层和分类器）、多损失函数（分类损失和特征空间损失）以及训练过程。此外，还提供了完整的代码实现，包括数据集类、网络模型、损失函数和训练流程。实验结果表明，该方法在变转速轴承数据集上具有更高的诊断准确率和更简单的结构，相比传统方法有显著改进。 适用人群：具备一定机器学习和深度学习基础的研究人员、工程师或研究生，尤其是从事机械设备故障诊断领域的专业人士。 使用场景及目标：①理解和实现带有干扰属性投影的神经网络在变转速条件下的轴承故障诊断；②掌握如何设计和实现多损失函数来优化特征空间分布；③学习如何处理工业数据中的变工况和噪声问题，提高模型的鲁棒性和准确性。 其他说明：此资源不仅提供了详细的代码实现，还深入解析了干扰属性投影的理论基础和数学表达，帮助读者理解其背后的原理。建议读者在学习过程中结合理论分析和代码实践，逐步调试和优化模型，以更好地应用于实际工业场景。