多级注意力Transformer反应再生系统故障诊断【附代码】

✨ 本团队擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、EI、SCI写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流查看文章底部二维码1自适应正交变分模态分解与贝叶斯优化的特征提取针对催化裂化反应-再生系统高维非线性数据提出自适应VMD方法。以信号重构误差和模态正交性构建联合目标函数通过贝叶斯优化自动搜索分解层数K和惩罚因子α的最优组合。在TE过程数据集上优化后的VMD将原始信号分解为6个IMF各模态之间的正交性指标达到0.91比经验参数设定提高0.24。筛选峭度最大的3个模态进行重构提取其排列熵和近似熵构成特征向量。2改进多目标哈里斯鹰算法优化Transformer超参数针对HHO算法收敛慢、解集分布差的问题提出ATMOHHO。在逃逸能量递减形式中引入非线性衰减加入跳跃强度自适应调整机制并根据多目标综合指标包括精度和模型复杂度删除冗余解。在5个测试函数上ATMOHHO的IGD指标比标准HHO降低38%。利用ATMOHHO搜索Transformer的层数、头数和前馈维度得到最优结构编码器4层、注意力头8个、隐藏维度256。3双层时域卷积与跨维度时序注意力融合的故障诊断框架构建包含双层TCN的网络提取时序特征每层TCN后接一个跨维度-跨时间注意力模块对时间步和特征维度同时进行注意力重标定。最后用ST-Attention编码器结合对比学习策略增强少样本鲁棒性。在催化裂化真实故障数据集上模型对再生器温度异常、催化剂循环中断等8类故障的平均准确率为97.3%比单独Transformer高4.1%。对比学习策略使模型在每类只有5个标签样本时仍达到91.2%的准确率。import torch import torch.nn as nn import numpy as np from skopt import gp_minimize class AdaptiveVMD: def objective(self, params, signal): K, alpha int(params[0]), params[1] # 调用VMD分解简化 imfs np.random.rand(K, len(signal)) recon np.sum(imfs, axis0) orth self.compute_orthogonality(imfs) err np.mean((signal - recon)**2) return err 0.5 * (1 - orth) def optimize(self, signal): res gp_minimize(lambda p: self.objective(p, signal), [(2,10),(10,500)], n_calls30) return int(res.x[0]), res.x[1] class ATMOHHO: def __init__(self): pass class TCNAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels32, out_channels64): super().__init__() self.tcn nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size3, padding2, dilation2) self.time_att nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool1d(1), nn.Flatten(), nn.Sigmoid()) self.feat_att nn.Sequential(nn.Linear(out_channels, out_channels//4), nn.ReLU(), nn.Linear(out_channels//4, out_channels), nn.Sigmoid()) def forward(self, x): x self.tcn(x).relu() time_w self.time_att(x).unsqueeze(-1) feat_w self.feat_att(x.mean(dim-1)).unsqueeze(-1) return x * time_w * feat_w class ContrastiveLoss(nn.Module): def __init__(self, temperature0.1): self.temp temperature def forward(self, z1, z2): z1 nn.functional.normalize(z1, dim1) z2 nn.functional.normalize(z2, dim1) logits torch.mm(z1, z2.T) / self.temp labels torch.arange(len(z1)) loss nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) return loss如有问题可以直接沟通