本文提出一种基于梯度反向传播的时序分类解释方法，通过生成与输入时间轴对应的重要性序列，可视化模型决策依据。实验采用模拟传感器故障数据验证，结果显示正确分类样本的重要性热图能准确聚焦异常脉冲段，而误分类样本则显示模型未能充分捕捉完整故障形态。该方法无需修改网络结构或重新训练，可直接应用于现有模型，为故障诊断提供直观可信的解释依据，有助于识别模型误判原因和改进方向。

本文提出一种基于物理特征和集成学习的电机故障诊断方法，解决了传统深度学习模型可解释性差的问题。通过提取电流和转速信号的时频域物理特征，采用Stacking集成策略融合随机森林、SVM和KNN等分类器，在保证诊断准确率的同时实现了决策过程的可视化。实验验证表明，该方法不仅能有效区分电气和机械故障，还能通过特征重要性分析、SHAP值等工具明确解释诊断依据，且具有采样率鲁棒性和时间稳定性。这种兼顾性能和

本文提出一种基于β-VAE和TCN的可解释刀具磨损检测方法，通过多传感器信号分析解决传统黑箱模型的解释性问题。模型利用TCN捕获切削过程的长期时序依赖，β-VAE将信号映射到可解释隐空间，从重构误差和KL散度两个维度评估异常。实验验证了该方法不仅能准确检测刀具状态，还能揭示故障演化过程：隐空间对早期磨损更敏感，不同传感器信号反映特定故障阶段，且模型在不同切削参数下表现稳健。这种双空间分析方法为工业

【摘要】本文针对深度学习在故障诊断中的两大隐患——数据泄露和物理可解释性不足展开研究。传统方法常因预处理阶段使用未来信息导致离线验证与在线部署性能差异，且黑箱模型缺乏可解释性。为此提出：1）零泄露协议，所有预处理仅基于前10%健康样本；2）物理锚定特征，引入哈密顿能量残差和希尔伯特相位流形曲率实现故障溯源。系统采用三层架构：物理特征工程提取能量耗散与相位畸变特征；零泄露隔离森林仅用健康样本训练；动

本文探讨了化工过程故障诊断中传感器网络拓扑结构的关键作用。针对传统深度学习方法忽视物理连接关系的问题，提出了一种融合工艺知识与图神经网络的新方法。通过构建包含52个节点和84条边的工艺流程知识图谱，设计了两个互补模型：无监督图自编码器用于故障检测，监督注意力时空图卷积网络用于故障分类。该方法将工艺流程拓扑显式编码为邻接矩阵，使模型能够理解故障传播路径，解决了纯数据驱动方法缺乏物理可解释性的问题。实

该方法结合时序分析、统计模型与深度学习模型，针对工业设备健康状态进行动态预测与维护决策

几种深度学习模型所蕴含的信号处理思想

本文提出了一种基于Kolmogorov-Arnold Network（KAN）的齿轮箱故障诊断方法。通过滑动窗口从振动信号中提取40维统计特征，利用KAN网络进行故障分类。与传统神经网络不同，KAN将可学习的B样条激活函数置于网络边上，实现了更好的可解释性。实验结果表明，KAN在短窗口数据下表现最优，并能直观展示各特征对诊断结果的影响。通过特征重要性分析和剪枝验证，KAN能有效识别关键故障特征，为

摘要：本文提出一种改进胶囊网络用于轴承故障诊断，采用CNN粗特征提取+胶囊矢量编码+动态路由推理的三级架构。通过大/小卷积核组合抑制噪声并捕获细节特征，预胶囊层将特征图转化为8维向量，经3次动态路由迭代调整耦合系数，使数字胶囊层精确表达故障模态与空间信息。算法采用间隔损失函数优化模型，在振动信号预处理、深度特征提取、向量化编码等步骤实现端到端智能诊断。实验表明该方法融合了CNN的局部特征提取能力和

本文提出了一种基于图拉普拉斯正则化物理信息神经网络的工业装备退化预测方法。该方法首先对轴承振动信号进行多尺度特征提取，构建高维特征向量；然后设计融合图拉普拉斯正则化和物理先验约束的神经网络模型，通过复合损失函数优化训练；最后采用递归预测生成退化轨迹，实现剩余使用寿命的精确计算。实验表明，该方法能有效保持数据局部结构，确保预测结果符合物理规律，为工业维护决策提供可靠依据。