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简介：这份资源面向深度学习与工业设备故障诊断方向的学习者和研究者，围绕WDCNN（宽卷积核深度卷积神经网络）在轴承故障诊断中的应用展开，适合具备一定Python与深度学习基础、希望快速复现经典诊断模型并理解特征分布的人群。压缩包共13个文件，以10个mat数据文件为核心，涵盖正常、内圈、外圈、滚动体等多种故障类型与不同损伤尺寸的振动信号，另含2个py脚本分别负责数据处理与模型主流程，并附1张tsne可视化结果图，整体约8.66MB，结构紧凑、开箱即用。目前已有1276人学习下载，说明该方案在同类任务中具有较好的参考价值。读者可借此获得从原始振动信号到诊断结果的完整实现路径，理解数据预处理、WDCNN建模与训练的关键环节，并通过tsne降维图直观观察不同故障类别的特征聚类效果，为后续模型改进、对比实验或论文写作提供可复用的代码与数据基础。

1. 从一段振动信号说起：WDCNN 轴承故障诊断到底在解决什么

一台旋转设备最怕的不是突然停机，而是轴承在“带病工作”时没人发现。振动传感器每秒采几千个点，数据量巨大，但真正有用的故障特征往往藏在冲击成分和调制边带里。传统做法靠人工设计特征——时域看峭度、频域看包络谱，遇到变转速、强噪声、多故障耦合就很容易翻车。基于 WDCNN 的轴承故障诊断，核心思路是用宽卷积核在第一层直接吃原始振动信号，把“特征工程”这件事交给网络自己学，后面再接深层小卷积核做抽象，最后用 t-SNE 把高维特征压到二维平面上看聚类效果。它适合已经拿到振动数据、想快速验证深度学习方案是否可行的从业者，也适合需要给设备健康管理做技术选型的人。这一章先把问题边界划清楚：WDCNN 不是万能药，它擅长的是“端到端、少人工干预、可解释性靠可视化补足”的场景。

2. WDCNN 的结构选型：为什么第一层要用宽卷积核

2.1 宽卷积核不是噱头，它解决的是高频冲击的捕获问题

轴承故障在时域上表现为周期性冲击，冲击持续时间短、频带宽。如果第一层就用 3×1 的小卷积核，感受野太窄，网络需要堆很多层才能覆盖一个冲击周期，训练难度和参数量都会上去。WDCNN 的第一层通常用 64 或 128 长度的宽卷积核，步长设 8 或 16，直接对原始信号做粗粒度扫描。这样做的物理意义是：宽核相当于一个可学习的带通滤波器组，把不同频段的冲击成分先分离出来。后面再接 3×1 的小核，负责把局部模式组合成更抽象的故障特征。我一般会先把第一层核长设成 64，步长 16，如果信号采样率是 12kHz，这个配置对应的时间窗大约 5.3ms，刚好覆盖一个典型的轴承冲击衰减段。

2.2 用 PyTorch 搭一个最小可跑的 WDCNN

下面这段代码是一个能直接跑通的最小 WDCNN 实现，输入是单通道振动信号，输出是故障类别数。注意第一层卷积的 kernel_size 和 stride 是核心参数，后面会单独讲怎么调。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class WDCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10, input_len=2048): super(WDCNN, self).__init__() # 第一层：宽卷积核，直接吃原始信号 self.conv1 = nn.Conv1d(1, 16, kernel_size=64, stride=16, padding=24) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(16) self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) # 第二层：小卷积核，做特征抽象 self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(32) self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) # 第三层：继续加深 self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm1d(64) self.pool3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) # 全连接层 self.flatten_dim = self._get_flatten_dim(input_len) self.fc1 = nn.Linear(self.flatten_dim, 100) self.fc2 = nn.Linear(100, num_classes) def _get_flatten_dim(self, input_len): x = torch.randn(1, 1, input_len) 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)))) return x.view(1, -1).size(1) def forward(self, x): 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 = x.view(x.size(0), -1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x

逻辑说明：第一层 conv1 的 kernel_size=64、stride=16 是 WDCNN 的标志性配置，padding 取 24 是为了让输出长度不至于缩得太快。每个卷积后面接 BatchNorm 和 ReLU，池化统一用 2×2 最大池化。全连接层前先 flatten，fc1 输出 100 维，fc2 输出类别数。参数说明：num_classes 根据你的数据集故障类别数改，input_len 是单样本信号长度，常见取 1024 或 2048。如果输入长度变了，_get_flatten_dim 会自动算全连接输入维度，不用手改。

2.3 训练循环里必须盯住的三个量

训练 WDCNN 和训练普通 CNN 最大的区别在于：振动信号的信噪比低，第一层宽卷积核参数量大，容易过拟合。我一般会在训练循环里同时盯训练损失、验证损失和验证准确率。如果训练损失降得很快但验证损失在 5 个 epoch 后开始抬头，说明第一层核长可能太大了，或者 BatchNorm 的 momentum 设得太激进。下面是一个最小训练循环的骨架：

def train_one_epoch(model, loader, optimizer, criterion, device): model.train() total_loss = 0 for x, y in loader: x, y = x.to(device), y.to(device) optimizer.zero_grad() logits = model(x) loss = criterion(logits, y) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() return total_loss / len(loader) # 关键参数：lr 建议 1e-3 起步，weight_decay 用 1e-4 抑制过拟合 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4) criterion = nn.CrossEntropyLoss()

逻辑说明：weight_decay 是 WDCNN 训练里最容易被忽略的参数。因为第一层宽卷积核参数量占全网络很大比例，不加正则很容易记住训练集的噪声。参数说明：lr 从 1e-3 开始，如果 loss 震荡就降到 5e-4；weight_decay 从 1e-4 开始，验证集准确率上不去可以试 5e-4。batch_size 建议 64 或 128，太小会让 BatchNorm 统计量不稳。

3. 数据准备与 t-SNE 可视化：从原始振动到二维聚类图

3.1 振动信号切窗、归一化和标签对齐

拿到原始振动数据后，第一步是切窗。常见做法是用滑动窗口，窗长 2048，步长 1024，这样相邻样本有 50% 重叠，能增加样本量。切完窗后要做归一化，我一般用 z-score 按通道做，而不是按样本做，因为按样本归一化会抹掉不同故障程度之间的幅值差异。标签对齐要注意：如果原始数据是按文件存的，每个文件对应一种故障，切窗后每个窗继承文件标签。下面是一个切窗和归一化的函数：

import numpy as np def slice_signal(signal, window_size=2048, step=1024): """滑动窗口切分，返回 (num_windows, window_size)""" windows = [] for start in range(0, len(signal) - window_size + 1, step): windows.append(signal[start:start + window_size]) return np.array(windows) def z_score_normalize(windows): """按通道做 z-score，这里单通道直接对整体做""" mean = windows.mean() std = windows.std() return (windows - mean) / (std + 1e-8)

逻辑说明：slice_signal 的 window_size 和 step 是两个关键参数。窗长太短，一个冲击周期都覆盖不全；窗长太长，样本量不够。2048 点配 1024 步长是振动诊断里比较稳的起点。z_score_normalize 里的 1e-8 是防止 std 为 0 的后悔药。参数说明：如果采样率是 12kHz，2048 点对应约 170ms，足够覆盖中低速轴承的冲击间隔。

3.2 用 t-SNE 把全连接层特征压到二维

t-SNE 可视化的对象不是原始信号，而是网络某一层的输出。我一般取 fc1 之后的 100 维特征，因为这一层既有抽象能力又没被分类层压得太死。做法是：把验证集或测试集过一遍网络，收集 fc1 的输出，然后用 sklearn 的 TSNE 降到二维，最后用散点图按类别着色。下面是对应的代码：

from sklearn.manifold import TSNE import matplotlib.pyplot as plt def extract_features(model, loader, device): model.eval() features, labels = [], [] with torch.no_grad(): for x, y in loader: x = x.to(device) # 取 fc1 之后的特征 feat = model.conv1(x) feat = model.pool1(F.relu(model.bn1(feat))) feat = model.pool2(F.relu(model.bn2(model.conv2(feat)))) feat = model.pool3(F.relu(model.bn3(model.conv3(feat)))) feat = feat.view(feat.size(0), -1) feat = F.relu(model.fc1(feat)) features.append(feat.cpu().numpy()) labels.append(y.numpy()) return np.concatenate(features), np.concatenate(labels) def plot_tsne(features, labels, save_path='tsne.png'): tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, n_iter=1000, random_state=42) emb = tsne.fit_transform(features) plt.figure(figsize=(8, 6)) scatter = plt.scatter(emb[:, 0], emb[:, 1], c=labels, cmap='tab10', s=8) plt.colorbar(scatter) plt.title('WDCNN feature t-SNE') plt.savefig(save_path, dpi=200)

逻辑说明：extract_features 里手动前向到 fc1，是为了拿到分类前的特征。如果直接取 fc2 输出，类别间边界会被 softmax 压扁，t-SNE 图上反而看不出层次。参数说明：perplexity 一般取 30，样本量小于 500 时降到 10 到 20；n_iter 至少 1000，否则点会挤在一起。random_state 固定住，方便复现。

3.3 t-SNE 图怎么看：聚类紧、类间距大才算好

t-SNE 图不是越漂亮越好，要看两个指标：同类点的紧密度和不同类之间的间隔。如果某一类散成好几团，说明网络没学到该类故障的稳定特征，可能是该类样本太少或者窗长不合适。如果两类点混在一起，说明第一层宽卷积核没把它们的频段分开，可以试着把 kernel_size 从 64 加到 128，或者把 stride 从 16 降到 8。我一般会把 t-SNE 图和混淆矩阵对着看，t-SNE 上混得厉害的两类，混淆矩阵里大概率也互相误判。

4. 避坑与排查：WDCNN 训练里最容易翻车的五件事

4.1 验证集准确率卡在 60% 上不去

现象：训练损失一直在降，验证损失降到某个值后不动，准确率在 60% 附近震荡。原因：第一层宽卷积核的 stride 太大，把冲击成分跳过去了。解决：把 stride 从 16 降到 8，同时把 kernel_size 从 64 加到 128，让第一层覆盖更完整的时间窗。如果显存不够，先把 batch_size 减半。

4.2 t-SNE 图上所有点挤成一团

现象：可视化出来是一个大圆球，类别之间没有边界。原因：取特征的位置不对，取了 fc2 输出或者 softmax 之后的概率。解决：改取 fc1 之后的 100 维特征，并且确认在 eval 模式下做前向，BatchNorm 的 running_mean 和 running_var 要用训练集统计量。

4.3 训练集准确率 99%，测试集只有 70%

现象：典型过拟合。原因：第一层宽卷积核参数量大，加上样本量不够，网络记住了训练集的噪声。解决：weight_decay 从 1e-4 加到 5e-4，同时在第一层卷积后加 Dropout，p 取 0.3。如果还不行，把第一层核数从 16 降到 8。

4.4 换一个转速工况后模型直接失效

现象：在 A 转速下训练，到 B 转速下测试，准确率掉到随机水平。原因：WDCNN 学到的特征和转速强相关，宽卷积核捕获的频段随转速偏移。解决：训练时做转速归一化，或者用阶次分析把时域信号转成角域再切窗。常见做法是加一个转速通道，但 WDCNN 原始结构是单通道，需要改第一层输入通道数。

4.5 t-SNE 跑一次要十几分钟

现象：样本量上万时，sklearn 的 TSNE 慢得让人想砸键盘。原因：t-SNE 复杂度是 O(n²)，样本越多越慢。解决：先对特征做 PCA 降到 50 维再跑 t-SNE，或者随机采样 2000 个点做可视化。我一般会固定采样 2000 点，perplexity 取 30，这样几十秒就能出图，足够看聚类趋势。

5. 进阶技巧：用 t-SNE 动画看训练过程，以及一个我常犯的错

5.1 每 10 个 epoch 存一次特征，拼成训练过程动画

单张 t-SNE 图只能看最终状态，但训练过程中特征是怎么从混乱到聚类的，才是判断网络有没有真正学到东西的关键。我一般会每 10 个 epoch 调一次 extract_features，把特征存下来，最后用 matplotlib 的动画接口拼成 GIF。这样能直观看到：前 20 个 epoch 点还在乱飘，50 个 epoch 后同类开始抱团，100 个 epoch 后类间距拉开。如果到 100 个 epoch 还在乱飘，说明学习率太大或者第一层核长不对，不用再浪费时间调后面的层。

import matplotlib.animation as animation def save_feature_snapshots(model, loader, device, epochs, interval=10): snapshots = [] for ep in range(0, epochs, interval): # 这里假设 model 已经训练到第 ep 个 epoch feats, labels = extract_features(model, loader, device) tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, n_iter=1000, random_state=42) emb = tsne.fit_transform(feats) snapshots.append((emb, labels)) return snapshots def animate_tsne(snapshots, save_path='tsne_evolution.gif'): fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) def update(frame): ax.clear() emb, labels = snapshots[frame] ax.scatter(emb[:, 0], emb[:, 1], c=labels, cmap='tab10', s=8) ax.set_title(f'Epoch {frame * 10}') ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=len(snapshots), interval=500) ani.save(save_path, writer='pillow')

逻辑说明：save_feature_snapshots 里每个快照都重新跑一次 t-SNE，random_state 固定住，保证不同 epoch 之间的坐标轴可比。参数说明：interval 取 10 是精度和存储的折中，样本量大可以取 20。animate_tsne 的 interval 是动画帧间隔，500ms 比较适合观察。

5.2 我常犯的一个错：用测试集调 t-SNE 的 perplexity

早期做实验时，我为了让 t-SNE 图好看，会反复调 perplexity 直到类别分得最开，然后拿这个图去汇报。后来发现这是典型的自欺欺人：perplexity 是可视化参数，不是模型参数，调它不会让模型变好，只会让图变好看。正确的做法是固定 perplexity=30，用同一套参数看不同模型或不同 epoch 的图，比较的是特征本身的变化，而不是可视化参数的魔法。这个习惯帮我省了很多无效调参时间，也让我更关注混淆矩阵和验证集准确率这些硬指标。

5.3 一个值得试的方向：把 t-SNE 换成 UMAP

t-SNE 的缺点是慢，而且全局结构保持得不好。如果样本量超过 5000，我一般会换成 UMAP，速度能快一个数量级，类间距也更稳定。UMAP 的 n_neighbors 取 15，min_dist 取 0.1，效果和 t-SNE 的 perplexity=30 比较接近。但注意：UMAP 和 t-SNE 的坐标轴都没有物理意义，不要试图解释“这个类在左边所以它频率低”这种结论。可视化只是辅助，最终判断模型好坏还是要看验证集准确率和混淆矩阵。

希望帮到你。

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