Page 108 - 《振动工程学报》2026年第5期
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1312 振 动 工 程 学 报 第 39 卷
严重故障（0.5334 mm），总共由 9 种故障数据集以及 为两组，每组由 4 种故障数据集以及 1 种正常数据集
1 种正常数据集组成；东南大学滚动轴承数据集以 组成；江南大学轴承数据集以 50 kHz 的采样频率对
5.12 kHz 的采样频率对驱动端轴承进行采样，有转 三菱 SB-JR 感应电机轴承进行采样，有 600、800 r/min
速 20 Hz（1200 r/min）-负载 0 V（0 N·m）和转速 30 Hz 两 种 工 况， 每 种 工 况 有 B-滚 动 体 故 障 、 IR-内 圈 故
（1800 r/min）-负载 2 V（7.32 N·m）两种工况，每种工况 障、OR-外圈故障、N-正常共 4 种状态类型，总共由
有 B-滚动体故障、IR-内圈故障、OR-外圈故障、C-复 6 种故障数据集以及 2 种正常数据集组成。试验台
合故障、N-正常共 5 种状态类型，数据集根据工况分 数据描述如表 1 所示。
表 1 试验台数据描述
Tab. 1 Data description of test bench
数据集 状态类型 标签 数据集 状态类型 标签
轻微滚动体故障 0 滚动体故障 0
中度滚动体故障 1 内圈故障 1
严重滚动体故障 2 SEU bearing dataset (30 Hz/2 V) 外圈故障 2
轻微内圈故障 3 复合故障 3
中度内圈故障 4 正常 4
CWRU bearing dataset
严重内圈故障 5 滚动体故障600 r/min 0
轻微外圈故障 6 滚动体故障800 r/min 1
中度外圈故障 7 内圈故障600 r/min 2
严重外圈故障 8 内圈故障800 r/min 3
正常 9 外圈故障600 r/min 4
JNU bearing dataset
滚动体故障 0 外圈故障800 r/min 5
内圈故障 1 正常600 r/min 6
SEU bearing dataset (20 Hz/0 V) 外圈故障 2 正常800 r/min 7
复合故障 3
正常 4
4 组 数 据 集 分 别 为 CWRU bearing dataset、 SEU 提取，池化层可以降低数据维度，并保留特征信息，
bearing dataset（20 Hz/0 V）、SEU bearing dataset（30 Hz/ 全连层对特征进行最终的分类或回归预测。
2 V）、JNU bearing dataset，各有 10、5、5、8 种运行状态， 每种模型对于每种数据集进行 5 次试验，并取
每种运行状态有 100 个数据样本，数据样本按 2∶1∶1 均值作为最终试验结果，最终的试验结果展示在图 7
的比例划分为训练集、测试集和验证集。试验采用 中。由图 7 可知，无论在哪种数据集下，本文所提
了配备 Ryzen7 5800H 处理器、16 GB RAM 内存、RTX- SP-GAT 模型的平均诊断精度显然比传统的 CNN 模
3070 显卡，搭载 Windows 11 操作系统的计算机，采用 型优秀，同样高于优化后的 WDCNN 和 CNN-LSTM
python 编程语言，基于 pytorch 框架进行试验和验证。 模型，对于传统的图网络故障诊断模型（如 GAT 和
GCN），SP-GAT 模型也能够表现出更高的准确性，且
3.2 不同方法性能对比分析
GAT 的性能也略好于 GCN，体现了图注意力网络对
为了更好地评估本文 SP-GAT 模型的故障诊断 故障识别的优越性。同时 SP-GAT 模型的标准差很
性能，将所提方法分别与 CNN、WDCNN、CNN-LSTM、 小，而其他 5 种模型无法在相同训练样本量的情况
GAT、GCN [31] 模型相比较，其中，CNN 作为传统的卷 下同时保持足够的稳定性。综上分析，本文所提 SP-
积神经网络，由卷积层和池化层堆叠而成；WDCNN GAT 网络模型取得了较好的分类效果，同时显著提
为第一层宽卷积核深度卷积神经网络，能够提取短 高了故障识别能力的鲁棒性，验证了图注意力层在
时特征，适用于振动信号；CNN-LSTM 为长短期记忆 提升模型学习能力和特征提取能力方面的优势。
神经网络，将卷积神经网络与长短时记忆网络相结 各类样本信号输入 SP-GAT 模型后训练和测试
合，能够较好地处理与时间序列相关的任务；GAT 为 的分类准确率和损失率如图 8 所示。由图 8 可知，
传统的图注意力网络，通过注意力机制来计算节点 在模型训练和验证过程中，模型输出的分类准确率
间的关系，由图注意力层堆叠而成；GCN 为图卷积 均大于 99%，损失率接近 0%。
网络，一般由卷积层、池化层和全连接层三部分堆 各模型在 CWRU 数据集上的训练时间如表 2 所
叠而成，卷积层通过卷积核对输入数据的特征进行 示。从表 2 中可以看出，SP-GAT 模型虽然计算效率
