1? 引言
現代工業設備的運行狀態高度復雜、故障類型日趨多樣，單一特征處理或單一路徑模型常難以兼顧高精度與實時性。本期推出的模型**“FFT+VMD→1DCNN?Informer→多頭注意力”**流水線，將頻域分解與時序建模結合，通過雙支路并行特征提取和注意力融合，在旋轉機械、電力電子及結構健康監測等故障診斷任務中取得顯著性能優勢。
2? 整體框架概覽
3? 關鍵技術解析
3.1? FFT?+?VMD 復合預處理
| 組件 | 作用 | 優勢 |
|---|---|---|
| FFT | 將時域信號轉為頻域譜線 | 顯著提升周期性/諧波故障特征對比度 |
| VMD | 將譜線按自適應帶寬分解為 IMF 分量 | 避免 EMD 端點效應，保證分量正交性，保留弱故障能量 |
亮點：FFT 先拉大不同頻段能量差異，再由
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