Transformer Encoder与Mamba SSM：用于机械稳定性诱导的表面质量分类的轻量级架构

《Big Data and Cognitive Computing》：Transformer Encoder vs. Mamba SSM: Lightweight Architectures for Machining Stability-Induced Surface-Quality Categorization

机床振动引起的表面质量分类中，Transformer编码器与Mamba SSM的性能比较。通过模拟和实验数据，发现Mamba SSM在保持高分类准确性的同时，计算效率提升4.7倍，实时性达0.38ms，满足数控机床亚毫秒响应需求，并验证了频谱特征的有效性。

　　
该研究通过对比Transformer编码器和Mamba状态空间模型（SSM）在机械加工表面质量分类任务中的性能与效率，揭示了实时制造场景下轻量化AI架构的优势。研究背景聚焦于机械加工中由振动引起的表面质量劣化问题，传统物理建模方法在动态工况下的局限性促使研究者探索深度学习解决方案。尽管Transformer模型因其在自然语言处理中的成功而备受关注，但其在机械振动信号处理中面临计算资源消耗大、实时性不足等挑战，而基于状态空间模型的Mamba架构因线性时间复杂性和高效的GPU计算特性成为替代选择。

研究首先通过文献综述梳理了机械加工质量预测的发展脉络：早期基于频域统计特征的传统机器学习方法（如支持向量机、随机森林）受限于人工特征工程和噪声敏感问题；随后引入卷积神经网络（CNN）和注意力机制模型（如Transformer）自动提取时频域特征，但存在模型参数量大、推理速度慢的瓶颈。Mamba架构作为非注意力机制的状态空间模型，凭借其高效的线性计算特性，在语音识别和设备故障诊断领域展现出潜力，但在机械加工场景中的适用性尚未得到充分验证。

在实验设计方面，研究采用双案例对照验证方法。案例一基于物理仿真数据，通过时频域联合建模生成包含稳定/振动状态的8000余组数据，重点考察两种模型的分类精度与计算效率。案例二则利用实际加工数据，通过频率偏移增强和幅度扰动扩充数据集至800组，验证模型泛化能力。所有实验均严格控制参数设置，包括模型深度（6层/4层）、批量大小（16）、优化器（AdamW）及学习率（Transformer: 1.5e-4，Mamba: 1e-4），确保对比公平性。

关键发现显示，Mamba架构在实时性指标上表现突出：在4层深度配置下，其平均推理延迟仅为0.38毫秒，达到CNC控制器0.5-1毫秒的实时要求；而Transformer编码器需4.12毫秒，超过实时性阈值。值得注意的是，Mamba模型通过自适应步长优化和选择性状态扫描，在保持线性时间复杂性的同时，显著降低了内存占用和计算延迟。实验数据显示，Mamba在测试集上达到97.98%的准确率，较Transformer的94.99%提升3个百分点，且方差更小（0.0064 vs 0.0196），表明模型稳定性更强。

在架构对比方面，Transformer通过多头自注意力机制捕捉长程时频依赖，例如振动信号中的再生效应和谐波耦合现象，但其二次时间复杂度导致训练和推理时间显著增加。Mamba模型通过分层状态空间扫描和残差连接优化，在保持时序建模能力的同时，将计算复杂度从多项式级降至线性级。这种设计在处理高采样率（如10kHz采样）的振动信号时更具优势，能够快速提取关键频段特征（如刀具颤振频率及其谐波分量）。

研究特别强调了物理信息融合对模型性能的提升作用。案例一采用稳定性边界理论指导的频域特征标注，案例二结合实测数据与频率偏移增强策略，确保模型不仅学习数据分布，还内化了加工系统的物理约束。实验验证了这种跨模态数据增强的有效性：Mamba模型在真实数据测试中仍保持98%以上的准确率，且其t-SNE可视化显示特征空间分离度优于Transformer，表明模型更擅长捕捉与机械系统模态特性相关的关键频段特征。

实际应用层面，研究对比了两种模型在典型CNC控制器（如西门子840D、FANUC 31i-B5）上的部署可行性。Mamba架构的推理延迟（0.38ms）可直接嵌入控制器硬件，而Transformer需搭配专用加速芯片或外部边缘计算模块。通过量化评估发现，Mamba的MAC计算量仅为Transformer的1/6，且在NVIDIA RTX 3080 GPU上的吞吐量达2632样本/秒，显著高于Transformer的163样本/秒，表明其在多任务并行处理场景中的优越性。

研究进一步揭示了两种模型在特征学习上的本质差异。Transformer的多头注意力机制在频谱分析中表现为对宽频段（如5-50kHz）的全局关注，适合捕捉复杂耦合效应；而Mamba的状态空间扫描更擅长聚焦特定频段（如10-30kHz），通过自适应步长动态调整频域采样率，从而在保留关键特征（如刀具-工件接触频率和谐波分量）的同时降低计算量。

实验还通过频段敏感性分析验证了模型对物理特征的响应机制。当人为移除特定频段（如TPF和谐波）时，Mamba的置信度下降幅度（Δlogit值）较Transformer更低，表明其依赖物理机制的核心特征（如侧频带和再生波频段）更为明确。例如，在铝合金加工中，Mamba对刀具齿形频率（TPF）及其三次谐波（3×TPF）的敏感性系数达到0.82，而Transformer仅为0.65，证实Mamba在频域特征提取上的优势。

研究最后提出未来改进方向：一是将模型与CNC控制器固件集成，减少外部计算模块的延迟；二是开发温度-应力-振动多模态融合算法，提升模型在变工况下的鲁棒性；三是设计轻量化量化版本（如8位整数运算），适配嵌入式FPGA平台。此外，研究建议采用分层知识蒸馏策略，将Transformer的高层抽象特征与Mamba的时序建模能力结合，形成混合架构，在保持实时性的同时提升复杂工况下的泛化能力。

该研究为机械加工质量实时监测提供了重要参考，证明Mamba架构在高速动态场景中的适用性，其线性计算特性与自适应频域采样机制尤其适合处理多物理场耦合的复杂振动信号。研究结果为智能制造中AI模型的选型提供了理论依据：在严格实时性要求下，Mamba的轻量化设计更优；而在需要全局特征交互的任务中，Transformer仍具不可替代性。