卷积神经网络处理一维振动信号

资 源 简 介

卷积神经网络处理一维振动信号

详 情 说 明

卷积神经网络（CNN）在图像处理领域取得了显著成功，但其在时序信号处理上的潜力同样值得关注。在处理一维振动信号时，CNN能够通过局部感受野自动提取信号中的关键特征，非常适合机械故障分类或异常检测等场景。

核心思路是通过堆叠一维卷积层替代传统二维卷积，直接对振动信号进行特征学习。输入层接收原始振动波形后，卷积层会滑动检测局部模式（如冲击、谐波等），池化层则逐步压缩信号长度并保留显著特征。深层网络可组合低层特征（如单个脉冲）为高层特征（如周期性故障模式），最终通过全连接层输出分类结果。

相比传统方法（如傅里叶变换+手动特征工程），CNN的端到端特性避免了人工设计特征的局限性，尤其擅长捕捉信号中非线性耦合的故障特征。实际应用中需注意振动信号的采样对齐、数据增强（如添加噪声、时间偏移）以及网络深度与感受野的平衡，以应对工业场景中常见的信号噪声和变工况问题。

扩展方向可结合注意力机制突出关键频段，或采用残差连接缓解深层网络梯度消失问题，这对长序列振动信号（如轴承全生命周期监测）尤为重要。