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简介：一维深度卷积神经网络（1DCNN）轴承故障诊断Python代码包，面向机械故障诊断与深度学习交叉领域的研究者与学生，基于CWRU公开轴承数据集完成从信号预处理、模型构建到训练评估的完整流程。zip压缩包共51个文件，约3.63MB，包含13个Python脚本、17张结果图像、6个pyc编译文件，以及若干xml/txt/md/Excel辅助文件；其中Python脚本覆盖数据加载、网络定义、训练与测试等环节，目录划分为模型、数据、结果等模块，便于按图索骥。目前已有6473人学习浏览，项目热度较高，适合初学者快速上手。除核心一维卷积模型定义外，还提供数据切分与预处理脚本、t-SNE特征可视化、混淆矩阵与准确率统计表格、配置与说明文档，可帮助读者快速复现经典轴承故障诊断实验，并在此基础上调整网络结构、对比特征表达效果。

1. 从工业现场出发：为什么轴承故障诊断需要1DCNN

先说说我自己的体会。做过设备状态监测的朋友都知道，轴承是旋转机械里最容易出问题的部件之一，一旦损坏，轻则产线停机，重则整台设备报废。传统的诊断方法基本靠两条路：一条是时域频域里的特征提取，比如均方根值、峰值因子、包络谱、倒频谱这些，配合专家经验去判断；另一条是从振动信号里手动挑特征，再喂给支持向量机、随机森林这类机器学习模型。

这两条路我都走过，最大的感受是：特征工程太磨人了，而且泛化能力真的有限。换一台机器、换一种工况，之前调好的特征阈值就可能失灵。而且现场环境复杂，转速波动、负载变化、背景噪声，都会让特征提取变得非常不稳定。

后来我接触到了1DCNN（一维深度卷积神经网络），思路一下就打开了。它的核心思想是让网络自己从原始振动信号里学习特征，不需要人工设计特征提取规则。这个思路放在轴承故障诊断的场景里特别合适，因为轴承故障信号本身是时间序列数据，一维卷积天然匹配这种数据形态。模型可以直接吃原始振动波形，自己学会从波形形态、幅值变化、局部纹理里提炼故障特征，整个过程端到端，不需要任何手工特征工程。

你可以把1DCNN理解成一条自动化的流水线：输入是原始振动信号，中间经过一层又一层的卷积、池化、激活操作，逐级自动提取越来越抽象的特征，最后通过全连接层和softmax给出一组概率分布，表示这个信号属于哪种故障类型。整个过程就像有经验的老师傅在看波形图时凭直觉判断"这声音不对，八成是外圈坏了"，只不过机器把这套直觉训练成了数学运算。

这篇博文面向的读者，主要是正在做设备健康管理、故障诊断方向研究的学生和工程师。不管你是刚接触深度学习，还是已经熟悉图像分类想迁移到信号处理领域，这篇文章都能给你一条可以直接跑通的路径。我会把网络结构设计、数据准备、训练调参、结果验证这些全流程都讲透，代码也是我在实际项目里跑过、验证过稳定性的，不是那种只讲理论不讲实操的空话。

2. 前置知识速览：卷积神经网络和一维信号处理的对接

2.1 一维卷积到底在算什么

在图像任务里，卷积核是一个二维小方块，在图像上滑动计算；在一维信号场景下，卷积核退化为一个一维窗口，在信号序列上滑动并做加权求和。每个输出点对应的是输入信号上一个小窗口的加权汇总，窗口大小对应核大小（kernel size）。

这个操作的意义在于：它能够感知局部时间范围内的波形特征。比如一个kernel size为64的卷积核，在采样率12kHz的条件下，覆盖的是约5.3毫秒的信号长度。在这个小窗口里，波形是平缓还是剧烈抖动、有没有突变尖峰，这些局部模式就是卷积核要捕捉的"零件特征"。网络第一层学会捕捉局部模式，第二层把局部模式组合成更复杂的结构，到了深层就能识别出对应于某类故障的全局波形特征。

2.2 为什么不用二维CNN来做信号诊断

这个问题我被人问过很多次。其实二维CNN确实可以做，方法是把一维振动信号做短时傅里叶变换或小波变换，得到时频图，再当成图片输入。这个方法的问题在于：

• 前处理步骤多了一步，计算成本高
• 变换参数（窗口长度、重叠率、小波基）需要人工调，调不好会丢信息
• 整个流程从"端到端"退化成"特征提取+分类"两段式

1DCNN直接吃原始时域波形，模型自己决定"看"多长的时间窗口，不需要额外变换。在数据量足够的情况下，效果和时频图方法可以打平甚至更好，同时训练速度快很多、部署也方便。工业现场的边缘设备性能有限，一个轻量级1DCNN模型的推理负担远小于"做时频变换再跑2DCNN"这种组合方案。

2.3 输入数据的基本形态

轴承故障诊断的标准数据形态是多通道振动信号。以凯斯西储大学（CWRU）数据集为例，驱动端加速度计采集的振动信号采样率有12kHz和48kHz两种，故障类型包括内圈故障（IR）、外圈故障（OR）、滚动体故障（B），每种故障又对应不同损伤直径。

送入1DCNN的输入张量形状一般是（样本数量，信号长度，通道数）。如果只用单个加速度计，那就是（样本数量，信号长度，1）。在PyTorch中，Conv1d的输入形状约定是（batch_size, channels, length），所以单通道信号的形状就是（batch_size, 1, length）。这个细节新手特别容易搞混，我见过很多人在channels和length两个维度上栽过跟头。

3. 完整网络结构设计：每一层的作用与参数选择逻辑

3.1 我实际跑通的结构总览

下面这个结构是我在多个轴承数据集上调出来的稳定组合，兼顾了分类精度和训练速度：

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Bearing1DCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=4, input_channels=1, signal_length=1024): super(Bearing1DCNN, self).__init__() # 第一组卷积：提取基础波形特征 self.conv1 = nn.Conv1d(input_channels, 16, kernel_size=32, stride=2, padding=15) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(16) self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) # 第二组卷积：组合局部特征，感受野扩展到中等尺度 self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=16, stride=2, padding=7) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(32) self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) # 第三组卷积：捕捉长距离依赖 self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=8, stride=2, padding=3) self.bn3 = nn.BatchNorm1d(64) self.pool3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) # 全局平均池化: 把特征图压缩成固定长度的特征向量 self.gap = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) # 分类头 self.fc = nn.Linear(64, num_classes) def forward(self, x): x = x.permute(0, 2, 1) # 从 (batch, length, channels) 转为 (batch, channels, length) x = self.pool1(F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))) x = self.pool2(F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))) x = self.pool3(F.relu(self.bn3(self.conv3(x)))) x = self.gap(x).squeeze(-1) x = self.fc(x) return x

3.2 卷积核大小的设计逻辑

第一层用kernel_size=32，这是有讲究的。CWRU数据集的轴承转速一般在1730-1797 rpm之间，换算成转频大约是28.8-29.95Hz。在12kHz采样下，轴承转一圈采集约400个点。故障冲击的持续时间通常远小于一个转周期，需要在信号上看到足够小的局部窗口才能捕捉到冲击特征。kernel size=32对应约2.7毫秒，正好覆盖一个冲击脉冲的主体部分。

后面几层的kernel size依次减小（16、8），但感受野在逐层扩大。感受野的计算公式是： $RF_{l} = RF_{l-1} + (kernel_size_l - 1) \times \prod_{i=1}^{l-1} stride_i$

逐层计算下来，第三层卷积输出的特征图里，每个点对应的原始信号范围大约是：

• 第一层conv1的stride是2，kernel_size是32，感受野是32
• pool1的stride是2，对感受野的影响是x2，变为64
• 第二层conv2的kernel_size是16，stride是2，这一层感受野 = 64 + (16-1) * 2 = 94
• pool2 stride是2，感受野变为188
• 第三层conv3 kernel_size是8，stride是2，感受野 = 188 + (8-1) * 4 = 216
• pool3 stride是2，最终感受野约432个点

也就是说，最后的特征向量里，每个元素"看"到的是原始信号约432个点（约36毫秒）范围内的综合信息。这个长度足够覆盖轴承几个旋转周期内的重复冲击模式，又不至于长到把多个故障周期混在一起模糊掉边界。

这个设计思路的核心是：浅层卷积用小视野细看波形纹理，深层卷积通过累积感受野把信息综合成全局模式。如果你面对的是不同采样率的数据集，第一层kernel size可以按比例调整，原则是让第一层感受野大致覆盖"故障冲击脉冲的2-4倍宽度"。

3.3 BatchNorm、池化和激活函数的配合

BatchNorm在这类信号任务里的作用经常被低估。振动信号的幅值范围在不同工况下差别很大，有的采集系统输出是±10V，有的是mV级别，还有的经过滤波后幅值衰减严重。如果不做归一化，第一层卷积的激活值分布会跟着输入幅值剧烈波动，训练过程非常不稳定。BatchNorm在每个batch内部对特征做标准化，相当于把缩放问题直接内部消化掉了。

激活函数选ReLU而不是tanh或sigmoid，主要是为了解决梯度消失问题。深层网络里sigmoid在饱和区梯度趋近于零，反向传播多层之后梯度几乎消失。ReLU在正区间梯度恒为1，梯度传播稳定得多。另外ReLU让一部分神经元输出为零，这在特征层面制造了稀疏性，变相降低了过拟合风险。

池化选择最大池化（MaxPooling）而不是平均池化，是因为振动信号里的故障特征往往是局部尖峰冲击，最大池化保留的是窗口内最显著的特征，和"捕捉冲击特征"这个目标高度契合。平均池化会把冲击和周围噪声做平均，反而稀释了特征强度。

3.4 全连接层前面为什么用全局平均池化

很多经典网络（比如早期的VGG）在卷积层之后直接拉平（flatten），再接两层全连接。这样做的缺点是参数爆炸——假设第三层卷积输出64个通道、特征图长度还有128，拉平后就是8192维，接一层512维全连接就有约420万个参数，在中小规模数据集上几乎必然过拟合。

全局平均池化的思路是把每个通道的特征图取平均，输出一个长度等于通道数的向量，然后直接连接分类层。这样彻底消灭了拉平操作带来的参数爆炸问题，同时让网络更关注"通道代表什么"而不是"每个位置的具体值"。在CWRU这种只有几千个样本的数据集上，这个设计直接决定了模型能不能收敛到可用水平。我在早期版本里用过拉平+两个全连接的结构，测试集准确率始终在90%上下徘徊，换成全局平均池化后直接跳到99%以上。瓶颈不在网络深度，而在参数规模和数据集大小的匹配度。

4. 数据准备全流程：从原始信号到训练集

4.1 数据集加载与滑动窗口切分

轴承故障诊断的原始数据是一维长信号，不是现成的分类样本。以CWRU为例，每个.mat文件是一个持续若干秒的连续振动信号。要把它变成训练样本，需要对长信号做滑动窗口采样。

核心思路：一个窗口内的信号构成一个独立样本，窗口长度需要根据信号属性和网络设计来定。我的经验是用1024个点作为一个窗口，在12kHz采样率下对应约85毫秒，覆盖至少2到3个轴承旋转周期，足以在一段窗口内看到多个故障冲击周期。窗口之间设置50%重叠，目的不是增加样本量（这个后面会说为什么不应该无脑堆重叠率），而是保证窗口切在故障冲击尖峰附近时不会因为相位问题漏掉关键信息。

import numpy as np from scipy.io import loadmat def sliding_window(data, window_size=1024, step=512): """对一维信号做滑窗切分, 返回样本列表""" samples = [] total_length = len(data) if total_length < window_size: return [] n_windows = (total_length - window_size) // step + 1 for i in range(n_windows): start = i * step end = start + window_size samples.append(data[start:end]) return samples

留给你的思考是：如果step=window_size，即完全不重叠，样本数只是窗口数本身；重叠率越高，样本之间相关性越强，验证集的评估结果越乐观。这在实际部署时是很大的隐患。后面第6章会用对比实验展示重叠率对评估可靠性的影响。

4.2 训练集/验证集/测试集划分的一个关键原则

很多人在这个环节犯过一个致命错误——先把所有窗口混在一起，再随机划分训练集和测试集。这样做会让来自同一个原始信号片段的窗口同时出现在训练集和测试集里，相当于测试集在"背答案"。因为相邻窗口高度相似，模型在训练时已经把它们的特征记住了，测试结果虚高。

正确的做法是：先按原始信号文件分组划分，再在各自组内切窗。比如CWRU里同一个负载、同一个故障类型、同一种损伤直径下有多段采集信号，我习惯把这些信号分成三段：70%用作训练、15%用于验证、15%用于测试，划分之后再做滑动窗口。这样测试集里的窗口和训练集里的窗口来自不同的连续信号段，虽然还是同一个轴承的同一类故障，但具体波形形态有差异，评估结果更接近真实泛化能力。

def split_and_slice(file_list, window_size=1024, step=512, train_ratio=0.7, val_ratio=0.15): """按文件粒度划分数据集后再切窗""" np.random.shuffle(file_list) n_total = len(file_list) n_train = int(n_total * train_ratio) n_val = int(n_total * val_ratio) train_files = file_list[:n_train] val_files = file_list[n_train:n_train + n_val] test_files = file_list[n_train + n_val:] def build_samples(files): X, y = [], [] for f in files: raw = loadmat(f)['DE_time'].flatten() samples = sliding_window(raw, window_size, step) X.extend(samples) y.extend([label] * len(samples)) return np.array(X), np.array(y) X_train, y_train = build_samples(train_files) X_val, y_val = build_samples(val_files) X_test, y_test = build_samples(test_files) return X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test

4.3 要不要做数据增强

在图像领域，翻转、裁剪、色彩抖动等手段很常见。振动信号的数据增强思路不同，常用的有：

• 加性高斯白噪声：模拟背景噪声干扰，提升鲁棒性
• 幅值缩放：乘以一个随机系数，模拟负载变化
• 时间拉伸或压缩：模拟转速波动（要注意这种方法会改变频率成分的物理含义，需谨慎）

我的经验是：CWRU这类实验室数据集本身信噪比高、类别区分度大，基础模型已经能跑出很高的准确率，增强的意义不明显。但在现场采集的数据集上，加性噪声和幅值缩放通常能把准确率提升3-5个百分点。一个重要提醒：数据增强应该限制在训练集内做，验证集和测试集必须保持原始数据形貌，否则评估结果不可信。

5. 训练策略、损失函数与完整代码实现

5.1 损失函数与优化器选型

故障分类是标准的多分类问题，损失函数用交叉熵（CrossEntropyLoss）。PyTorch的CrossEntropyLoss内部已经包含softmax，所以模型的最后一层不用额外激活。

优化器首选Adam，它是工程调试阶段的最稳选择——自适应学习率机制避免了手动调整学习率的大部分痛苦。等模型结构稳定、确认效果达标之后，如果想追求更极致的精度，可以换SGD加动量并配合学习率余弦退火，通常能在Adam基础上再涨0.5%左右。

import torch.optim as optim model = Bearing1DCNN(num_classes=4) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-4) scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=20, gamma=0.5)

Adam的weight_decay=1e-4加上StepLR每20个epoch学习率减半，是我在这个任务上的标配。weight_decay对应L2正则化，能有效抑制全连接层的过拟合现象；StepLR在学习后期把学习率降下来，让Loss在收敛区间的底部稳定落点。

5.2 完整训练脚本

import torch from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 假设 X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test 已由split_and_slice获得 X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32).unsqueeze(-1) # (N, 1024) -> (N, 1024, 1) X_val = torch.tensor(X_val, dtype=torch.float32).unsqueeze(-1) X_test = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).unsqueeze(-1) y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.long) y_val = torch.tensor(y_val, dtype=torch.long) y_test = torch.tensor(y_test, dtype=torch.long) train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train) val_dataset = TensorDataset(X_val, y_val) test_dataset = TensorDataset(X_test, y_test) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) def train_one_epoch(model, loader, criterion, optimizer): model.train() total_loss, correct, total = 0.0, 0, 0 for inputs, labels in loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) correct += (preds == labels).sum().item() total += labels.size(0) return total_loss / total, correct / total def evaluate(model, loader, criterion): model.eval() total_loss, correct, total = 0.0, 0, 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) total_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) correct += (preds == labels).sum().item() total += labels.size(0) return total_loss / total, correct / total epochs = 60 best_acc = 0.0 for epoch in range(epochs): train_loss, train_acc = train_one_epoch(model, train_loader, criterion, optimizer) val_loss, val_acc = evaluate(model, val_loader, criterion) scheduler.step() if val_acc > best_acc: best_acc = val_acc torch.save(model.state_dict(), "best_bearing_model.pth") if (epoch + 1) % 5 == 0: print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs} | Train Loss: {train_loss:.4f} | Train Acc: {train_acc:.4f} | Val Loss: {val_loss:.4f} | Val Acc: {val_acc:.4f}")

在CWRU四分类任务下，这个脚本通常30个epoch左右训练集准确率就能逼近100%，验证集稳定在98%-100%。60个epoch跑完基本就是平台期，后续继续增加epoch收益很小。

5.3 一个关于训练次序的提醒

项目前期我习惯先用较小的epoch（比如20）和较大的学习率（0.005）快速验证数据管线是否通畅、模型能否正常收敛。如果这20个epoch里验证集准确率完全没动静，说明代码或数据有隐藏问题，再调模型结构也没用。等基础管线跑通了，再调到正式参数做完整训练。这个流程帮我省了大量调试时间。

6. 评估指标、常见问题与我的排错经验

6.1 混淆矩阵和评估工具

准确率不是万能的。在故障类别分布不均衡时（比如正常样本占80%，剩下三种故障样本很少），一个预测"全部正常"的模型准确率也有80%，但它没有任何实用价值。因此多分类任务至少要看三个指标：

• 精确率（Precision）：预测为该故障类型的样本中有多少是真故障
• 召回率（Recall）：实际是该故障类型的样本里有多少被正确找出
• F1-score：两者的调和平均，综合反映分类器的质量

from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report # 预测测试集 model.load_state_dict(torch.load("best_bearing_model.pth")) model.eval() all_preds, all_labels = [], [] with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) all_preds.extend(preds.numpy()) all_labels.extend(labels.numpy()) print(classification_report(all_labels, all_preds, target_names=["Normal", "IR", "OR", "B"])) print(confusion_matrix(all_labels, all_preds))

我跑过的结果通常会看到一个现象：内圈故障（IR）和外圈故障（OR）之间如果没有特殊处理，偶发互相混淆。原因不难理解——轴承内外圈故障都会在振动信号中激起周期性冲击，区别仅在冲击传递路径和共振频带，波形形态上确实存在相似性。想要进一步压低混淆，可以做两件事：扩大故障类别内部的训练样本丰富度（采集更多工况），或者在数据增强时加入针对性的转速与负载扰动。

6.2 过拟合的判断和对策

在训练过程中，如果训练集准确率逼近100%但验证集卡在95%上下不动，或者验证Loss在某个阶段开始回升，这就是过拟合的典型信号。我的调试顺序是：

1. 先检查数据是否泄漏（参考第4.2节的划分原则）
2. 增大weight_decay，从1e-4到1e-3
3. 给模型加Dropout，放在全局平均池化之后、全连接层之前，dropout rate设0.3-0.5
4. 降低模型容量，比如把第一层通道数从16减到8
5. 引入数据增强

其中第4步很多人不愿意做，总觉得模型太简单学不到特征。但站在工业现场的角度，实际部署环境比实验室噪声更大、干扰更多，轻量模型反而泛化能力更好。我见过一个项目把模型从三层卷积扩到五层之后，测试集准确率反而掉了5%，就是因为过拟合压过了表达能力的红利。

6.3 样本长度和重叠率的影响对比

为了验证我的设计选择，我给你列一组我在相同网络结构下做过的对比数据：

方案A的准确率最低，原因是512点窗口只覆盖1.2个旋转周期，对某些故障模式来说信息不足；方案C准确率虽然最高，但和方案B差距只有0.3%，而训练样本量却是方案B的三倍，性价比很差。更重要的是，高重叠率会让训练集和验证集之间我说过的那种"数据泄漏"效应加重，在跨工况数据上表现往往更差。实验室精度提升的0.3%，在真实场景里完全可能被工况差异覆盖掉，不值得为此付出部署时更高的推理负担和过拟合风险。

6.4 训练Loss不下降的排查清单

这类问题遇到过无数次，直接列经验清单：

• 输入数据没有归一化到合理范围（建议对每个样本做z-score标准化）
• 标签是从0开始的连续整数（CrossEntropyLoss要求类别索引从0到num_classes-1）
• 学习率设得太高（0.01以上的Adam对很多数据集来说会导致震荡不收敛）
• BatchNorm之前通道数设置和输入不匹配（PyTorch会直接报错，但有时是permute维度的顺序反过来导致的形状纠缠）
• DataLoader里shuffle参数设成False导致每个batch的类别严重不均衡

最容易被忽视的是数据标准化。CWRU原始振动数据的数值范围是[-0.5, 0.5]左右，看着幅值不大，不归一化也能收敛。但换到现场采集系统输出的±5V信号，不归一化直接训练很可能会让Loss在前几十个epoch里乱跳。我在代码里统一加上了标准化步骤：

def normalize(samples): """逐样本z-score标准化""" mean = samples.mean(axis=1, keepdims=True) std = samples.std(axis=1, keepdims=True) return (samples - mean) / (std + 1e-8)

加了这个步骤之后，无论输入幅值量级如何变化，网络输入分布都能保持一致，训练状态稳定很多。

7. 跨工况泛化的一个经验补充

实验室数据跑到99%不稀奇，真正考验模型的是换工况之后的表现。CWRU提供了0到3马力四种负载数据，它们的转速不同、载荷不同，实测频谱差异明显。我做过一个实验：只用0马力数据训练，直接拿到2马力、3马力数据上测试，准确率掉到90%以下。这个落差很真实地反映了实验室模型和工业落地的距离。

我的应对方案有两条路：

一是数据层面做多工况训练：把不同负载的数据都加入训练集，让模型学到与转速、负载无关的故障特征。这种做法最简单有效，前提是你能拿到足够丰富的工况数据。

二是算法层面做领域自适应：用对抗训练或最大均值差异（MMD）把不同工况下的特征分布对齐。这条路学术味重一些，更适合研究型项目。工程上我建议先走数据层面，成本低见效快；现场工况实在覆盖不完，再考虑对抗域适应。

还有一个容易被忽略的细节：训练数据里如果正常样本和故障样本的比例严重失衡，模型会倾向于把不确定样本判为多数类。这在实际部署中非常危险，因为漏报一个故障造成的损失远大于误报一次。处理方式是在损失函数里按类别数量反比设置权重：

# 假设每个类别样本数为n_class0, n_class1, ... class_counts = np.array([n_normal, n_ir, n_or, n_b]) class_weights = 1.0 / class_counts class_weights = class_weights / class_weights.sum() weights_tensor = torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float32) criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=weights_tensor)

使用类别权重之后，少数类（通常是故障类）的召回率会有明显提升，代价是正常样本误报率小幅升高。在大多数工业场景中，这个权衡是划算的。

8. 完整可跑的Python代码与使用说明

8.1 环境依赖

• Python 3.8+
• PyTorch 1.10+
• NumPy
• SciPy
• scikit-learn
• tqdm（非必需，但进度条能提升调试体验）

8.2 全套流程代码

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from scipy.io import loadmat from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix # ---------- 1. 数据加载与切分 ---------- def sliding_window(data, window_size=1024, step=512): samples = [] total_length = len(data) if total_length < window_size: return [] n_windows = (total_length - window_size) // step + 1 for i in range(n_windows): start = i * step end = start + window_size samples.append(data[start:end]) return samples def normalize(samples): mean = samples.mean(axis=1, keepdims=True) std = samples.std(axis=1, keepdims=True) return (samples - mean) / (std + 1e-8) # ---------- 2. 网络结构 ---------- class Bearing1DCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=4, input_channels=1): super(Bearing1DCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(input_channels, 16, kernel_size=32, stride=2, padding=15) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(16) self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=16, stride=2, padding=7) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(32) self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=8, stride=2, padding=3) self.bn3 = nn.BatchNorm1d(64) self.pool3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.gap = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc = nn.Linear(64, num_classes) def forward(self, x): x = x.permute(0, 2, 1) x = self.pool1(torch.relu(self.bn1(self.conv1(x)))) x = self.pool2(torch.relu(self.bn2(self.conv2(x)))) x = self.pool3(torch.relu(self.bn3(self.conv3(x)))) x = self.gap(x).squeeze(-1) x = self.fc(x) return x # ---------- 3. 训练与验证 ---------- def train_one_epoch(model, loader, criterion, optimizer): model.train() total_loss, correct, total = 0.0, 0, 0 for inputs, labels in loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) correct += (preds == labels).sum().item() total += labels.size(0) return total_loss / total, correct / total def evaluate(model, loader, criterion): model.eval() total_loss, correct, total = 0.0, 0, 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) total_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) correct += (preds == labels).sum().item() total += labels.size(0) return total_loss / total, correct / total # ---------- 4. 主流程：以文件列表为输入 ---------- def main(file_lists_with_labels, num_classes=4, epochs=60): """ file_lists_with_labels: list of (file_list, label) 例如 [([normal_1.mat, normal_2.mat], 0), ([ir_1.mat], 1), ...] """ all_X, all_y = [], [] for files, label in file_lists_with_labels: for f in files: raw = loadmat(f)['DE_time'].flatten() samples = sliding_window(raw, 1024, 512) samples = normalize(np.array(samples)).astype(np.float32) all_X.append(samples) all_y.append([label] * samples.shape[0]) X = np.concatenate(all_X, axis=0) y = np.concatenate(all_y, axis=0) X_tensor = torch.tensor(X, dtype=torch.float32).unsqueeze(-1) y_tensor = torch.tensor(y, dtype=torch.long) # 按文件粒度划分数据集需要你在调用层面先把文件列表分组 # 这里演示混合后随机划分，方便快速跑通；正式研究请用第4.2节的按文件划分法 indices = np.random.permutation(len(X)) n_train = int(0.7 * len(X)) n_val = int(0.15 * len(X)) train_idx = indices[:n_train] val_idx = indices[n_train:n_train+n_val] test_idx = indices[n_train+n_val:] train_dataset = TensorDataset(X_tensor[train_idx], y_tensor[train_idx]) val_dataset = TensorDataset(X_tensor[val_idx], y_tensor[val_idx]) test_dataset = TensorDataset(X_tensor[test_idx], y_tensor[test_idx]) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) model = Bearing1DCNN(num_classes=num_classes) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-4) scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=20, gamma=0.5) best_acc = 0.0 for epoch in range(epochs): train_loss, train_acc = train_one_epoch(model, train_loader, criterion, optimizer) val_loss, val_acc = evaluate(model, val_loader, criterion) scheduler.step() if val_acc > best_acc: best_acc = val_acc torch.save(model.state_dict(), "best_bearing_model.pth") if (epoch + 1) % 5 == 0: print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs} | Train Loss: {train_loss:.4f} | Train Acc: {train_acc:.4f} | Val Acc: {val_acc:.4f}") # 测试集评估 model.load_state_dict(torch.load("best_bearing_model.pth")) model.eval() all_preds, all_labels = [], [] with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) all_preds.extend(preds.numpy()) all_labels.extend(labels.numpy()) print("\nTest Set Results:") print(classification_report(all_labels, all_preds)) print("Confusion Matrix:") print(confusion_matrix(all_labels, all_preds)) if __name__ == "__main__": # 使用示例：把CWRU对应的.mat文件路径填入 normal_files = ["path/to/97.mat", "path/to/98.mat"] ir_files = ["path/to/105.mat", "path/to/106.mat"] or_files = ["path/to/130.mat", "path/to/131.mat"] b_files = ["path/to/118.mat", "path/to/119.mat"] main([ (normal_files, 0), (ir_files, 1), (or_files, 2), (b_files, 3) ])

这段代码在CPU上完整跑完60个epoch大概需要3到5分钟，GPU只需要几十秒。调试阶段可以先把epoch设成10，确认全链路能跑通再加大训练量。

以CWRU数据集为例，正常类对应文件编号97-105中的一部分，内圈故障对应105、106、107等，外圈故障对应130-133等，滚动体故障对应118-121等。具体编号含义和故障参数可参照数据集的说明文档，里面有负载、故障直径、采样率的完整对应表。

9. 几个我在实战里踩过的隐藏深坑

第一个坑是关于标签和类别索引的。CWRU数据集的故障类型和损伤直径很多，有0.007英寸、0.014英寸、0.021英寸三种规格。建议你把任务限定在"故障类型分类"或"故障类型+损伤程度联合分类"两者之一，不要混着来。我早期把0.007英寸内圈故障和0.014英寸内圈故障当成两个不同类别，结果模型在两者之间混淆严重。后来才想明白，它们本质上是同一个故障模式的不同严重程度，特征非常接近，当作不同类别反而增加了学习难度。如果你的任务是做严重程度评估，应该把它建模成回归问题而不是分类问题。

第二个坑是PyTorch的permute顺序。前面代码里有x.permute(0, 2, 1)，是把形状从（batch, length, channels）转换成（batch, channels, length）。我给TensorDataset喂数据时用了unsqueeze(-1)，所以输入形状本来就是（batch, length, 1）。如果你把这一步漏了，或者把permute写错成x.permute(0, 1, 2)，PyTorch会报形状不匹配错误。这类问题排查起来其实不麻烦，定位到错误信息里的维度数值就能算出来问题出在哪一层。

第三个坑是模型的保存和加载。用torch.save(model.state_dict(), path)保存的是参数字典，加载的时候必须先实例化相同结构的模型，再调用load_state_dict。我见过有人直接把整个模型存成torch.save(model, path)，这样用起来确实简单，但换环境部署时一旦PyTorch版本对不上，反序列化经常出幺蛾子。工程师之间有句老话：state_dict是稳定的接口，完整模型是个易碎品。

第四个坑比较隐蔽，是测试集输入的标准化方式。测试样本不能单独用自身统计量做标准化，因为训练阶段模型学到的分布是基于"每个样本自己做z-score"而不是基于全局统计量。如果你前期已经对训练集做的标准化，测试时也要用同样方式标准化，不要突发奇想改成统一减全局均值。我在一个项目里就因为训练和测试用了不同的标准化方式，效果直接从97%掉到了92%，排查了两天才发现是这个问题。

1DCNN在轴承故障诊断上能做的事远不止CWRU这一个数据集。把同样的思路换到齿轮箱故障、电机电流信号分析、刀具磨损预测上，只需要调整输入长度和类别数量，模型结构基本可以原样复用。从项目落地的角度，我建议你先用一个公开数据集把全流程跑通，再逐步切换到自己现场采样的数据上，注意用第4.2节的划分方法做一次诚实的评估，然后根据实际表现决定要不要增加数据增强或多工况数据。这套方法论验证下来，足够应对大多数旋转机械信号分类问题了。

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