Python
实现基于
Transformer-GRU
组合模型进行故障诊断的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着现代工业设备的复杂度和自动化水平不断提升，设备的可靠性和稳定性成为保障生产效率和安全的重要基础。故障诊断作为设备维护的重要环节，旨在通过对设备状态数据的分析，及时发现潜在故障，避免事故和停机带来的巨大经济损失。传统故障诊断方法往往依赖人工经验或基于规则的模型，难以应对复杂系统中多样化的故障模式，且适应性较差。近年来，深度学习技术因其在自动特征提取和非线性建模上的优势，成为故障诊断领域的研究热点。
然而，工业设备产生的数据多为时间序列信号，具有长时依赖和非线性特征。单一的深度学习模型往往难以全面捕捉信号的时间动态和全局关联。Transformer模型以其强大的自注意力机制，擅长捕获序列中长距离依赖关系，能够有效挖掘全局信息，但在局部时序细节建模上有所欠缺。GRU（门控循环单元）则在处理时间序列数据时，能够高效地捕捉局部时序动态，尤其对短期依赖建模表现优异。因此，将Transfor ...