旋转机械频谱折叠网络

振动谱压缩成统一特征

将振动频谱压缩到统一特征空间,使大语言模型能直接处理多元工况下的旋转机械振动数据,无需针对每台设备重新训练模型。

Haotian, Peng · Gao, Jie · Jiawei, Liu · Du, Jinsong · 王伟

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025

参数信息

训练样本数
237,298

技术优势

不需要重训

频谱折叠和投影层把多种工况、多种部件的振动信号映射到统一特征空间,一个大模型通吃不同机器。

抗噪不虚

框架在噪声工况下仍保持强鲁棒性,是因为特征空间对健康状态信息的保留,不只是干净数据下管用。

快速多任务

用 LoRA 做参数高效微调,多个健康管理任务共享底座,切换任务几乎不增加计算开销。

开源可复现

数据集和代码全部公开,别人可以直接复现结果或在其基础上开发。

应用场景