滚动轴承故障诊断python迁移学习

### 使用Python实现滚动轴承故障诊断的迁移学习

#### 介绍
迁移学习是一种机器学习技术，通过利用预训练模型的知识来解决新问题。这种方法特别适合于数据量有限的情况，在工业领域如滚动轴承故障诊断中具有广泛应用。

#### 数据准备
为了进行迁移学习，通常需要两个阶段的数据：源域数据和目标域数据。源域数据可以是已经标注好的大型公开数据集[^2]，而目标域则是特定应用场景下的少量标记数据或未标记数据。这里假设使用开源旋转机械故障数据集作为源域数据，并结合实际场景收集的目标域数据来进行分析。

#### 模型构建
采用卷积神经网络(CNN)为基础架构，因为CNN在网络结构上具备局部感知野和平移不变性的特点，非常适合处理时间序列特征提取任务。考虑到不同设备之间可能存在差异，因此引入迁移学习机制以提高泛化能力。

import torch
from torchvision import models
import torch.nn as nn


class TransferLearningModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=4):  # 假设有四个类别: 正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障
        super().__init__()
        
        self.base_model = models.resnet18(pretrained=True)
        for param in self.base_model.parameters():
            param.requires_grad_(False)

        n_inputs = self.base_model.fc.in_features
        
        classifier = [
            nn.Linear(n_inputs, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.4),
            nn.Linear(512, num_classes),
            nn.LogSoftmax(dim=1)]
            
        self.base_model.fc = nn.Sequential(*classifier)

    def forward(self, x):
        out = self.base_model(x)
        return out

该部分定义了一个基于ResNet18的迁移学习框架，其中冻结了原始模型的所有层权重更新权限(`requires_grad=False`)，仅允许最后几层参与反向传播优化过程。这有助于保持原有模型强大的表征能力的同时适应新的分类需求。

#### 训练流程
针对具体应用环境调整超参数设置并执行训练循环：

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = TransferLearningModel().to(device)

criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.003)

epochs = 30
for epoch in range(epochs):
    running_loss = 0
    
    model.train()
    
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()

        log_ps = model(inputs.to(device))
        loss = criterion(log_ps, labels.to(device))

        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        
print(f"Training complete after {epoch+1} epochs.")

上述代码展示了如何配置损失函数、优化器以及完成整个训练周期的操作。注意这里的`train_loader`应该是一个PyTorch DataLoader对象，包含了经过适当预处理后的输入样本及其对应的标签信息。

#### 测试评估
当完成了模型训练之后，还需要对其进行严格的性能评测工作：

test_losses = []
accuracy = 0

with torch.no_grad():  
    model.eval()
    
    for images, labels in test_loader:

        output = model(images.to(device))
        batch_loss = criterion(output, labels.to(device))
        test_losses.append(batch_loss.item())

        ps = torch.exp(output)
        top_p, top_class = ps.topk(1, dim=1)
        equals = top_class == labels.view(*top_class.shape).to(device)
        accuracy += torch.mean(equals.type(torch.FloatTensor)).item()

print(f'Test Accuracy: {(accuracy/len(test_loader))*100:.2f}%')

这段脚本计算了测试集中每一批次的平均交叉熵损失值以及最终的整体准确率指标。