基于元动作理论（meta-action theory）的航空发动机转子故障诊断技术，该技术由机器学习驱动，旨在提升发动机的可靠性

《COMPUTERS IN INDUSTRY》：Fault diagnosis technology of aero-engine rotors based on meta-action theory driven by machine learning for reliability improvement

本文提出基于元动作单元（MAU）的智能故障诊断方法，融合FFT-CNN-Bi-GRU-Transformer-Attention模型，有效提取时频域特征，在航空发动机转子测试中准确率达98.16%，克服传统方法依赖标注数据、手动特征提取及泛化能力差的局限。

　　在现代工业中，机电产品因其复杂结构和多功能性，成为保障生产活动和设备安全的关键组成部分。然而，这种复杂性也给故障诊断带来了严峻挑战。传统方法在处理机电产品故障信号时，往往难以全面捕捉时域与频域特征之间的相关性，导致诊断结果不够准确。此外，这些方法通常依赖大量的训练数据集，其泛化能力有限，难以适应不同应用场景下的故障识别需求。为了解决这些问题，本文提出了一种基于元动作单元（Meta-Action Unit, MAU）的故障分析框架，旨在提升机电产品故障诊断的效率和准确性。

### 故障诊断的重要性

机电产品的故障不仅影响其正常运行，还可能对企业的生产效率和员工安全造成严重影响。因此，快速、准确的故障诊断对于保障设备可靠性、降低维护成本、提高生产效率具有重要意义。在实际应用中，机电产品通常由机械、电气、电子、液压等多个子系统构成，其故障可能涉及多个组件的协同作用。这使得传统的故障诊断方法难以全面覆盖所有可能的故障模式，导致诊断结果的不确定性增加。

为了实现更精确的故障诊断，研究人员不断探索新的方法和技术。其中，基于信号处理的故障特征提取是关键环节。现有的信号处理方法如谱峭度滤波、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）、集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）、变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）以及小波包分解等，主要通过提取振动信号中的主要故障频率来实现故障识别。然而，这些方法在处理复杂信号时，往往需要大量的人工干预和专家经验，导致诊断过程耗时且结果不够稳定。

### 基于深度学习的故障诊断方法

近年来，深度学习技术因其强大的特征提取能力和自适应性，逐渐成为机电产品故障诊断的重要工具。相比传统方法，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU）以及Transformer和注意力机制等，能够在不依赖人工特征提取的前提下，直接从原始信号中学习并识别故障特征。这种“端到端”学习方式显著提高了诊断效率，并减少了对专家经验的依赖。

然而，现有的深度学习模型在处理机电产品故障信号时仍面临一些挑战。例如，部分模型的计算复杂度较高，难以在大规模数据集上快速运行；此外，模型结构的复杂性也限制了其在实际应用中的灵活性。为了克服这些局限，本文提出了一种新的故障诊断方法，即FFT-CNN-Bi-GRU-Transformer-Attention（FCBTA）模型，该模型融合了多种先进的信号处理和深度学习技术，旨在提升机电产品故障识别的准确性和鲁棒性。

### FCBTA模型的构建与工作原理

FCBTA模型的构建基于元动作单元（MAU）的概念。MAU是机电产品中最小的结构单元，能够反映产品的质量特征。通过将MAU作为故障分析的对象，可以有效降低整个系统分析的复杂度，同时提高故障识别的精度。在模型构建过程中，首先对机电产品的振动信号进行预处理，然后利用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）将时域信号转换为频域信号，以提取其关键频率特征。

接下来，采用卷积神经网络（CNN）对频域信号进行自动特征提取。CNN能够有效识别信号中的局部特征，如频谱中的峰值和频率分布，从而提高故障识别的准确性。为了进一步增强模型的表达能力，本文引入了双向门控循环单元（Bi-GRU），该模型能够同时处理信号的前向和后向信息，从而更好地捕捉故障信号的动态变化特征。

在特征提取之后，Transformer机制被用于进一步优化和增强提取出的特征。Transformer能够通过自注意力机制，对信号中的关键部分进行加权处理，从而提升模型对复杂故障模式的识别能力。同时，注意力机制被集成到模型中，用于捕捉故障序列中的细微变化和潜在关联，显著提高了模型的诊断性能。

### 模型的验证与应用

为了验证FCBTA模型的有效性，本文选取了航空发动机转子作为测试对象。航空发动机转子是发动机的核心部件，其故障直接影响发动机的性能和安全性。通过对转子的振动信号进行采集和分析，模型能够准确识别出不同类型的故障，并实现高效的故障诊断。

实验结果显示，FCBTA模型在航空发动机转子故障识别任务中取得了98.16%的准确率，远高于传统方法。这一结果表明，该模型在复杂机电产品故障识别方面具有显著优势。此外，通过与多种常用故障诊断方法的对比分析，本文进一步验证了FCBTA模型的先进性和实用性。

### 方法的优势与应用前景

FCBTA模型的优势在于其结合了多种先进的信号处理和深度学习技术，能够在不依赖大量人工特征提取的情况下，自动识别和学习故障特征。这不仅提高了故障诊断的效率，还增强了模型的泛化能力，使其能够适应不同类型的机电产品和故障模式。

此外，该模型的结构设计更加灵活，能够处理大规模数据集，并在计算效率上有所提升。这使得其在实际工业应用中具有更高的可行性。特别是在早期故障识别方面，由于故障特征往往不够明显，传统的信号处理方法难以有效捕捉这些信息。而FCBTA模型通过深度学习的自适应能力，能够在复杂背景下识别出微弱的故障信号，从而实现更早、更准确的故障诊断。

### 未来的研究方向

尽管FCBTA模型在故障诊断任务中表现出色，但仍有一些问题需要进一步研究。例如，如何在不同类型的机电产品中推广应用该模型，以及如何在实际工业环境中实现更高效的计算和部署。此外，模型的可解释性也是一个重要的研究方向，因为工业用户往往需要了解模型的诊断依据，以便做出更合理的维护决策。

未来的研究可以探索更多元化的数据来源，包括不同环境下的振动信号、多传感器数据融合等，以提高模型的适应性和鲁棒性。同时，结合边缘计算和实时数据处理技术，可以进一步提升故障诊断的效率，使其能够满足工业现场对快速响应的需求。

### 结论

本文提出了一种基于元动作单元（MAU）的故障诊断方法，即FFT-CNN-Bi-GRU-Transformer-Attention（FCBTA）模型。该模型通过融合多种先进的信号处理和深度学习技术，有效提升了机电产品故障识别的准确性和效率。实验结果表明，该方法在航空发动机转子故障识别任务中取得了较高的准确率，并具有良好的泛化能力。未来，该方法有望在更多类型的机电产品中得到应用，为工业设备的智能维护提供有力支持。