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news 2026/7/10 11:29:44

top一区轴承诊断迁移学习代码故障诊断代码复现首先使用一维的cnn对源域和目标域进行特征提取，域适应阶段：将源域和目标域作为cnn的输入得到特征，然后进行边缘概率分布对齐和条件概率分布对齐，也就是进行JDA联合对齐。此域适应方法特别适合初学者了解迁移学习的基础知识，特别推荐，学生问价有优惠 ●数据预处理：1维数据 ●网络模型：1D-CNN-MMD-Coral ●数据集：西储大学CWRU ●准确率：99% ●网络框架：pytorch ●结果输出：损失曲线图、准确率曲线图、混淆矩阵、tsne图 ●使用对象：初学者

最近在复现轴承故障诊断的迁移学习项目时发现个超适合萌新的实战方案。拿CWRU振动数据做源域，一维CNN配合域适配，准确率直接干到99%。今天咱们不聊复杂理论，直接手把手看代码怎么落地。（代码基于PyTorch，建议配合Jupyter食用）

先搞数据预处理。CWRU的振动信号是典型1维时序数据，咱们需要做标准化和分帧处理：

class BearingDataset(Dataset): def __init__(self, data_path, frame_size=1024): raw_data = np.loadtxt(data_path) self.samples = [] for i in range(0, len(raw_data)-frame_size, frame_size//2): frame = raw_data[i:i+frame_size] frame = (frame - np.mean(frame)) / np.std(frame) # 标准化 self.samples.append(torch.FloatTensor(frame))

网络结构是核心亮点，把MMD和CORAL嵌入到CNN里实现联合适配。看这个适配层的实现：

class DomainAdapter(nn.Module): def __init__(self, feat_dim): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) # 全局特征压缩 def forward(self, source, target): src_feat = self.avg_pool(source).squeeze() tgt_feat = self.avg_pool(target).squeeze() # 计算MMD距离 mmd_loss = torch.mean((src_feat - tgt_feat) ** 2) # 计算CORAL距离 cov_src = torch.cov(src_feat.T) cov_tgt = torch.cov(tgt_feat.T) coral_loss = torch.norm(cov_src - cov_tgt, p='fro') return 0.5*mmd_loss + 0.5*coral_loss # 混合适配损失

这里用自适应池化把特征压缩到同一维度，混合MMD（最大均值差异）和CORAL（相关性对齐）两种度量，比单用某一种适配效果更好。

训练循环要同时优化分类和域适配：

for epoch in range(100): model.train() for (x_src, y_src), (x_tgt, _) in zip(src_loader, tgt_loader): # 特征提取 feat_src = model.feature(x_src) feat_tgt = model.feature(x_tgt) # 计算三部分损失 cls_loss = F.cross_entropy(model.classifier(feat_src), y_src) adapt_loss = domain_adapter(feat_src, feat_tgt) total_loss = cls_loss + 0.3*adapt_loss # 超参需要微调 optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step()

注意这里目标域数据没有标签，但源域数据正常计算分类损失，这种半监督训练正是迁移学习的精髓。

可视化部分用t-SNE看特征分布变化：

def plot_tsne(features, labels, epoch): tsne = TSNE(n_components=2) reduced = tsne.fit_transform(features) plt.scatter(reduced[:,0], reduced[:,1], c=labels, alpha=0.6, cmap='tab10', edgecolors='w') plt.title(f'Epoch {epoch} Feature Distribution')

对比训练初期和后期，目标域特征会逐渐与源域重叠，说明域适配确实生效。这种可视化对理解迁移过程非常重要。

项目亮点总结：