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简介：面向故障诊断与数据分类研究者的Matlab完整源码包，聚焦滚动轴承、变压器油气等场景。模型结合马尔可夫场将一维时序信号转换为二维特征图，再通过1D-2D-CNN提取空间特征、GRU捕捉时序依赖，并引入Attention机制增强泛化能力，为多模态融合故障识别提供可复现的实验框架。压缩包共966个文件，以960张训练/测试过程生成的png图像为主，辅以3个m源码文件、2个xlsx数据表和1个txt说明，整体仅9.73MB，适合Matlab2023及以上版本运行。目前已有203人学习下载。内含MTF图像生成到模型训练的完整流程分步实现，覆盖训练集/测试集构造、特征融合与注意力机制应用；图片文件可直观展示分类效果与特征变换过程，xlsx表格记录实验数据，便于对照分析。资源可作为毕业论文、课程设计或算法对比的参考基线，帮助研究者快速掌握MTF与CNN-GRU-Attention融合思路。

1. 基于MTF的1D-2D-CNN-GRU-Attention到底解决什么问题

旋转机械的故障样本通常是一条一维振动信号，几千个采样点里藏着一个周期性的冲击特征。很多人在这一维信号上直接堆1D-CNN，堆到十几层还是打不上理想的准确率——不是网络不行，是一维信号里的时间依赖太隐蔽，卷积核只看局部波形，看不到“状态转移”的规律。MTF（马尔可夫转移场）先把信号按分位数划分成若干状态，再统计状态之间转移的概率，把一维时序变成二维纹理图像，2D-CNN的局部感受野平移不变性正好用来抓这种纹理。这套基于MTF的1D-2D-CNN-GRU-Attention多模态融合方案，就是把原始信号分支和MTF图像分支同时送进网络，再用GRU做时序建模、Attention做关键时间步加权，最后融合分类。对做故障诊断、状态监测方向研究学习的人来说，这是目前Matlab环境下最容易落地的“信号转图像 + 双分支融合”样板，CPU也能跑，重点在于理解编码、网络衔接和训练参数背后的取舍。

2. 把一维振动信号变成MTF图像：编码原理与Matlab实现

2.1 MTF编码为什么有效：马尔可夫转移场保留了信号的时间依赖

MTF的核心思想是“状态转移”。先把连续的一维信号按分位数切成Q个区间，每个采样点落在哪个区间，就叫它处于哪个状态。然后统计“当前状态是i、下一个时刻状态是j”的出现次数，得到一个Q×Q的马尔可夫转移矩阵W，W(i,j)就是状态i转移到状态j的概率。这样一条信号就被压缩成一张小图像，图像的纹理反映了状态转移模式。

关键点在于：普通灰度图把每个时间点的幅值当作像素值，像素之间没有时间关系；而MTF图像里的每个像素是“两个时间点的状态转移概率”，天然保留了时间依赖。齿轮裂纹、轴承外圈故障、内圈故障在振动波形上可能幅值接近，但状态转移的路径完全不同，转成MTF后纹理差异会被放大，这正是2D-CNN擅长区分的东西。

工程上要注意一个简化：标准的MTF是把转移概率按时间坐标展开成N×N的图像（N是信号长度），1280个采样点就是1280×1280，训练时计算量和内存都吃不消，还要再resize，纹理细节反而丢失。常见做法是直接把状态转移矩阵W当作MTF图像，尺寸固定为Q×Q，比如Q=64就是64×64的小图，既能进2D-CNN又保留转移模式。下面代码采用这种工程上的简化方案。

2.2 从信号到MTF的Matlab函数：分桶、转移统计、归一化

把下面的函数保存为signalToMTF.m，输入一段行向量信号和分位数个数Q，输出一张Q×Q的MTF图像。

function mtf = signalToMTF(x, Q) % signalToMTF 把一维信号编码成马尔可夫转移场图像 % 输入： % x : 1×N 的振动信号，行向量 % Q : 分位数个数，通常取 32 / 64 / 128 % 输出： % mtf : Q×Q 的转移概率矩阵，值域 [0,1]，直接作为二维图像 % 统一成行向量，防止列向量导致索引混乱 x = x(:)'; % 1. 用分位数把连续信号离散成 Q 个状态 p = linspace(0, 1, Q+1); edges = quantile(x, p(2:end-1)); % Q-1 个分位点 edges = [-inf, edges, inf]; % Q 个区间的边界 state = discretize(x, edges); % state 中每个元素取值 1..Q % 2. 统计一阶马尔可夫转移矩阵 W = zeros(Q, Q); for t = 1:(length(state)-1) i = state(t); j = state(t+1); W(i, j) = W(i, j) + 1; end % 3. 按行归一化成概率，防止某个状态没出现导致除零 rowSum = sum(W, 2); rowSum(rowSum == 0) = 1; W = W ./ rowSum; % 4. 直接输出转移概率矩阵作为 MTF 图像 mtf = W; end

这段代码的逻辑拆开看：linspace生成分位点位置，quantile算出对应的信号幅值边界；discretize把每个采样点映射到1到Q的状态编号；循环统计转移次数；最后每一行除以行和，使每一行加起来等于1，表示“从状态i出发，下一步转移到各状态的概率分布”。

参数说明：Q是唯一要调的参数，它同时决定图像尺寸和状态粒度。Q太小，状态分得粗，不同故障的转移模式容易混在一起；Q太大，矩阵稀疏且计算变重。如果信号长度只有几百个点，Q取32更稳妥；如果样本量大、信号平稳，Q取64是默认选择。

2.3 图像尺寸和Q值怎么定：64还是128

我自己的经验是Q=64优先。Q=64时图像是64×64=4096个像素，2D-CNN第一层用3×3卷积核，信息密度合适，训练一个epoch的时间在CPU上也就十几秒。Q=128时图像变成16384像素，细节更多但训练明显变慢，而且机械故障数据通常样本量不大，过多的图像细节容易让网络记住噪声。

选Q之前先看一眼转移矩阵的稀疏度：如果W里超过一半元素是0，说明Q偏大，状态分得太碎；如果W里每一行都集中在少数几列，说明Q偏小。用imagesc(mtf)直接查看，图像纹理像“斑马纹”说明状态转移太规律，像“噪点”说明分桶没分好，检查信号里是否有 outliers 干扰了分位点计算。

有一种常见误解是把MTF当成图像增强手段，以为看到图像里有“冲击”才算成功。实际上MTF图像的像素是概率，不是幅值，颜色深浅代表转移可能性，所以图像看起来比较柔和是正常的。2D-CNN要学的是纹理走向和分布差异，不是具体的冲击峰值。

3. 双分支主干设计：1D-CNN分支、2D-CNN分支与GRU-Attention衔接

3.1 为什么用双分支：1D信号与MTF图像的信息互补

单一模态的问题在于信息不完整。原始一维信号保留了冲击的幅值、周期和瞬时波形，但周期性的变化规律需要很长的上下文才能看到；MTF图像把状态转移和缓变趋势浓缩成纹理，但失去了原始幅值尺度，两个不同故障如果转移模式接近，单靠图像也会混淆。

双分支解决这个问题：1D-CNN分支直接加工原始振动信号，用卷积核捕捉局部冲击特征；2D-CNN分支加工MTF图像，捕捉状态转移的全局纹理。两个分支在特征层融合，相当于让网络同时看到“信号长什么样”和“信号怎么跳变”，这是故障识别中很实用的多模态融合思路。

需要说明的是，这里的“多模态”指同一信号的不同视图，而不是传感器层面的多模态。如果后续有转速、温度等其它信号，可以加第三个输入分支，把输出维度对齐后接concat层即可。

3.2 分支结构：1D-CNN的卷积核尺寸与2D-CNN深度怎么搭配

网络结构设计遵循“浅层提取局部特征，深层提取语义特征”的原则。1D分支处理的是时间序列，卷积核不宜太大，7和5是常用尺寸；2D分支处理64×64的MTF图像，3×3卷积核配合最大池化降采样。GRU放在1D分支卷积层之后，对卷积提取的特征序列做时序建模；Attention放在GRU之后，对不同时间步的隐藏状态加权，让分类头更关注与故障相关的时刻。

注意GRU层有两个可选的OutputMode。如果设成last，GRU只输出最后一个时间步的隐藏状态，丢掉了中间过程，后面接不了Attention；如果设成sequence，输出全部时间步的隐藏状态（1280×64），Attention才有东西可以加权。完整复现Attention机制时，GRU必须用sequence模式。

3.3 在Matlab里搭出这个网络：layerGraph与自定义attention层

如果先用简化方案验证MTF编码和双分支融合是否有效，可以不接Attention，直接让GRU输出最后一个时间步的隐藏状态，与2D分支的全局池化特征concat后分类。下面是可用trainNetwork直接跑的layerGraph代码：

numClasses = 4; % 按你的故障类别数改 lgraph = layerGraph(); % ===== 分支1：原始一维信号 ===== b1 = [ sequenceInputLayer(1, 'Name', 'input1d') convolution1dLayer(7, 16, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv1d_1') batchNormalizationLayer('Name', 'bn1d_1') reluLayer('Name', 'relu1d_1') convolution1dLayer(5, 32, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv1d_2') batchNormalizationLayer('Name', 'bn1d_2') reluLayer('Name', 'relu1d_2') gruLayer(64, 'OutputMode', 'last', 'Name', 'gru1d')]; lgraph = addLayers(lgraph, b1); % ===== 分支2：MTF图像 ===== b2 = [ imageInputLayer([64 64 1], 'Normalization', 'none', 'Name', 'input2d') convolution2dLayer([3 3], 16, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv2d_1') batchNormalizationLayer('Name', 'bn2d_1') reluLayer('Name', 'relu2d_1') maxPooling2dLayer([2 2], 'Stride', 2, 'Name', 'pool2d_1') convolution2dLayer([3 3], 32, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv2d_2') batchNormalizationLayer('Name', 'bn2d_2') reluLayer('Name', 'relu2d_2') maxPooling2dLayer([2 2], 'Stride', 2, 'Name', 'pool2d_2') convolution2dLayer([3 3], 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv2d_3') batchNormalizationLayer('Name', 'bn2d_3') reluLayer('Name', 'relu2d_3') globalAveragePooling2dLayer('Name', 'gap2d') flattenLayer('Name', 'flat2d')]; lgraph = addLayers(lgraph, b2); % ===== 融合头 ===== head = [ concatenationLayer(1, 2, 'Name', 'concat') fullyConnectedLayer(64, 'Name', 'fc_fusion') reluLayer('Name', 'relu_fc') dropoutLayer(0.5, 'Name', 'drop_fc') fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc_out') softmaxLayer('Name', 'softmax') classificationLayer('Name', 'classOut')]; lgraph = addLayers(lgraph, head); lgraph = connectLayers(lgraph, 'gru1d', 'concat/in1'); lgraph = connectLayers(lgraph, 'flat2d', 'concat/in2');

concat这个层要求两个输入在除拼接维以外的维度一致：GRU输出是N×64（N是batch大小），flatten之后的2D分支输出也是N×64，所以拼接没问题。sequenceInputLayer对每个样本接收一个1×N的double矩阵，特征维度是1，时间步是N；这两点不要写反，否则会报维度错误。

要在Matlab里实现真正的可训练Attention，不要用自定义层硬接，Matlab没有开箱即用的时间步注意力层，自定义层里一旦用stripdims或extractdata，梯度就断了，训练出来的是个黑匣子。正确的做法是用dlnetwork加自定义训练循环，Attention部分用dlarray的向量化运算写在forward函数里。核心代码就几行：

% 假设 gruOut 是 GRU 所有时间步的隐藏状态，尺寸为 T×N×C % T：时间步数，N：batch 大小，C：隐藏单元数 % attnW 是 C×1 的可学习打分权重，attnB 是标量偏置 % 每个时间步的注意力分数 score = sum(gruOut .* attnW, 3) + attnB; % 得到 T×N score = softmax(score, 1); % 沿时间步做 softmax 归一化 % 用归一化权重对所有时间步加权求和，得到上下文向量 context = sum(gruOut .* score, 1); % 得到 1×N×C context = reshape(context, size(context, 2), []); % 变成 N×C

这个Attention是加性注意力的简化版本：attnW是每个隐藏单元的重要程度，把每个时间步的所有隐藏单元加权求和成一个分数，再用softmax转成概率权重。由于全程都是dlarray运算，自动微分可以正常回传梯度。想要更复杂的注意力，把attnW换成两层MLP即可，但机械故障样本量通常不大，简化版更稳，不容易过拟合。

4. 数据组织与训练评估：从原始数据到混淆矩阵

4.1 数据集划分与输入格式：等长序列、图像张量与DataStore构建

故障诊断的常规做法是用滑动窗口把长振动信号切成长度相同、有重叠的样本，然后对每个样本调用signalToMTF生成对应的MTF图像。窗口长度选1280还是2560取决于故障特征周期；重叠率建议0.5到0.8，重叠率高能弥补样本量不足，加速收敛。

fs = 12000; % 采样率，按你的数据改 winLen = 1280; % 窗口长度，也是 GRU 的时间步数 stepLen = 256; % 步长，窗口重叠率75% signals = load('fault_data.mat'); % 你的原始振动信号，每行一段长信号 labels = signals.labels; % 对应标签，categorical 类型 % 滑窗切分 allSeq = {}; % 存一维信号，每项是 1×winLen allImg = []; % 存MTF图像，H×W×C×N allLabel = []; Q = 64; % MTF 分位数，与第2章保持一致 for s = 1:size(signals.data, 1) x = signals.data(s, :); nWin = floor((length(x) - winLen) / stepLen) + 1; for w = 1:nWin seg = x((w-1)*stepLen + 1 : (w-1)*stepLen + winLen); seg = seg - mean(seg); % 去直流 seg = seg / std(seg); % 幅值归一化，消除振幅差异 allSeq{end+1, 1} = seg; % 序列分支的数据 img = signalToMTF(seg, Q); allImg(:,:,1,end+1) = img; % 图像分支的数据 allLabel(end+1, 1) = labels(s); end end % 数据集划分：按类别比例分层划分 cv = cvpartition(allLabel, 'HoldOut', 0.2); trainIdx = cv.training; testIdx = cv.test;

这段代码做完后，allSeq是cell数组，每个cell是一个1×winLen的double矩阵，供sequenceInputLayer使用；allImg是64×64×1×N的4-D数组，供imageInputLayer使用。去直流和幅值归一化很重要，如果不做，不同工况的全局幅值差异会主导网络学习，模型学到的不是故障类型而是幅值高低。

训练时需要把两个分支的数据打包成CombinedDatastore，否则trainNetwork没法同时喂两个输入：

dsSeq = arrayDatastore(allSeq(trainIdx)); % cell 数组，按观察读取 dsImg = arrayDatastore(allImg(:,:,:,trainIdx), 'IterationDimension', 4); dsLabel = arrayDatastore(allLabel(trainIdx)); dsTrain = combine(dsSeq, dsImg, dsLabel);

arrayDatastore对cell数组默认每行一个观察，对图像按第4维迭代，读者只要按这个思路组织，就不会出现“Number of observations must match”这个报错。测试集构造方式相同，只是不用combine成训练格式，评估阶段单独处理。

4.2 训练参数：学习率、mini-batch、早停与梯度裁剪

训练选项直接用内置的trainingOptions，重点调下面几个参数。序列模型加双分支的收敛速度比普通CNN慢，学习率用1e-3不用太大；梯度裁剪阈值设为2，防止GRU训练中梯度爆炸；ValidationFrequency按迭代次数设，保证验证集每个epoch被评估一次。

options = trainingOptions('adam', ... 'InitialLearnRate', 1e-3, ... 'MiniBatchSize', 32, ... 'MaxEpochs', 80, ... 'L2Regularization', 1e-4, ... 'GradientThreshold', 2, ... 'Shuffle', 'every-epoch', ... 'ValidationData', {dsSeqTest, dsImgTest, dsLabelTest}, ... 'ValidationFrequency', floor(numel(trainIdx)/32), ... 'Verbose', true, ... 'Plots', 'training-progress'); net = trainNetwork(dsTrain, lgraph, options);

这里ValidationData写成三元素的cell，trainNetwork会按顺序分别匹配input1d、input2d和分类层。验证频率取训练集样本数除以mini-batchSize，这样每个epoch恰好验证一次，方便观察过拟合开始的点位。

4.3 模型评估：混淆矩阵、准确率与逐类召回率

训练完用predict在测试集上做推理。由于网络是多输入，测试数据也要用CombinedDatastore传入predict，否则会报输入数量不匹配。预测分数是N×numClasses，取每一行的最大值作为预测标签。

dsTest = combine(dsSeqTest, dsImgTest); scores = predict(net, dsTest); [~, predIdx] = max(scores, [], 2); predLabel = categorical(predIdx, 1:numClasses, categories(allLabel)); % 整体准确率 acc = mean(predLabel == allLabel(testIdx)); % 混淆矩阵 figure; cm = confusionchart(allLabel(testIdx), predLabel); cm.Title = sprintf('测试集准确率: %.2f%%', acc*100); cm.RowSummary = 'row-normalized'; % 每行显示召回率百分比 cm.ColumnSummary = 'column-normalized';

confusionchart的RowSummary设成row-normalized后，每个单元格显示该行类别的召回率，能直接看出哪些故障类别容易被混淆。比如外圈故障和滚动体故障在MTF图像上纹理接近，混淆矩阵里这两行会明显偏浅，这时候就要回到数据增强或增大Q值去补。

5. 避坑与排查：MTF失真、分支失衡与自定义层翻车

5.1 MTF图像像噪点，2D-CNN什么都学不到

现象：用imagesc画MTF图，图像没有纹理，全是杂乱的明暗点，训练时2D分支loss几乎不下降。

原因：信号里存在异常冲击或尖峰，分位点计算被极端值带偏。比如一个幅值为正常值10倍的毛刺会让几乎所有采样点落进同一个分桶，状态转移矩阵只有一两个状态有值，图像自然退化成噪点。

解决：在调signalToMTF之前先对信号做削波或中值滤波，去掉明显离群点。可以用prctile(x, 99)作为阈值把峰值截断，再做分位数分桶。还有一种情况是Q取得太小，比如Q=8，状态数不够导致图像像素分布过于离散，Q至少从32起。

5.2 1D分支loss下降快，2D分支几乎不动

现象：训练日志里1D分支方向的损失在正常下降，但把两个分支单独拿出来验证时，2D分支的准确率一直徘徊在随机水平，融合后效果反而比单用1D分支差。

原因：两个分支的梯度量级严重不平衡。MTF图像像素是0到1的转移概率，数值范围小，2D分支的梯度也相应小，在同样学习率下更新缓慢；1D分支的输入是归一化后的振动幅值，动态范围大，梯度占主导，融合层被1D分支“带跑”。

解决：给不同分支设置不同学习率。在自定义训练循环里分别用两个adam优化器，2D分支学习率设为1e-2，1D分支保持1e-3；如果在layerGraph里不方便分开设置，就在融合前对2D分支特征加一个batchNorm，把特征动态范围拉平。另一个低成本方案是把MTF图像乘上一个缩放系数，比如乘以10，人为放大梯度。

5.3 自定义Attention训练时loss变成NaN

现象：加入Attention后，前几个iteration正常，某个batch后loss突然变成NaN，之后再也回不来。

原因：softmax之前score出现过大的正数或负数，导致softmax输出接近one-hot，梯度消失或溢出。GRU隐藏状态如果未经约束，随着时间步累积会越来越大，score = sum(H.*attnW) 很容易达到几百的量级。

解决：在GRU后面接一个layerNormalizationLayer，或者对attnW做更小的初始化，比如用randn乘0.01。学习率也要降，1e-3以上很容易爆。强烈建议开启GradientThreshold，数值设为2，这能在梯度爆炸时截断更新方向而不是让参数直接飞掉。

5.4 训练集几乎100%，验证集只有70%

现象：训练曲线显示模型在训练集上快速收敛到95%以上，验证集准确率却停滞在70%左右，中间还有明显震荡。

原因：机械故障公开数据集普遍样本量不大，每类几百个样本，双分支网络参数多，特征空间足够大，直接背下了训练集的噪声。另一个原因是滑窗重叠率太低，同一条信号切出来的窗口相关性弱，有效样本数不足。

解决：先把滑窗重叠率提到0.8，让同一故障的局部冲击多次出现；再把dropout提高到0.6，L2正则调到1e-3。如果还不过拟合，把2D分支的卷积核数量减半——MTF图像本身信息密度有限，不需要像ImageNet那样宽的网络。

5.5 trainNetwork报错：Number of observations must match

现象：把序列数据和图像数据combine之后，trainNetwork直接报错，提示两个datastore的观察数量不一致。

原因：arrayDatastore对cell数组默认把“每个元素”当作一个观察，对图像arrayDatastore如果不指定IterationDimension，默认按第一维迭代，64×64×1×N的数组会被当成64个观察而不是N个，观察数量自然对不上。

解决：图像分支的arrayDatastore必须显式指定'IterationDimension', 4，表示第4维是观察维。同理，如果原始信号是多通道，序列数据是cell数组且每个cell是c×T矩阵，那观察维在cell数组维度，arrayDatastore默认行为正确，不需要额外设置。

6. 进阶技巧：注意力可视化、交叉验证与轻量变体

Attention机制除了加权，还有一个很实用的副产物——注意力权重本身可以解释模型在看什么。对测试集里某个样本跑一次前向，把attention score取出来，画成时间轴折线，通常能看到权重集中在故障冲击的起始段。做法是在训练循环的forward函数里额外返回score，不取argmax，而是用mean(score, 2)得到每个时间步的平均权重，再smooth一下。我自己的习惯是把权重导出成CSV，用外部绘图工具看，比Matlab自带图更清晰，也方便放进论文。

模型选型时不要只用单次划分的结果。振动数据相邻窗口之间高度相关，随机划分会导致测试集里混入训练集相邻窗口的信息，准确率虚高。建议用5折交叉验证，每一折都重新滑窗、重新训练，把5次的平均准确率和标准差当最终指标。标准差超过2%就说明模型不稳定，优先检查数据划分而不是继续堆网络深度。

2D分支如果要引入空间注意力，不建议直接上Transformer那套自注意力，样本量撑不住。可以试试coordinate attention这类轻量机制，它把水平和垂直方向的特征分别池化再融合，参数开销几乎为零。在Matlab里用一个自定义层包住，插入到conv2d_2之后，效果比多头注意力在故障数据上更实在。

这套方案的瓶颈不在网络，而在MTF编码。Q值和窗口长度选好，注意力加不加都能到90%以上；选不好，加什么模块都白搭。希望帮到你。

当前是第1次要求你，请整理语言后重新输出.

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