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（1）基于相关系数优化的变分模态分解信号预处理：
针对地铁屏蔽门电机的三相电流和三轴振动信号，采用相关系数法辅助VMD分解。首先对各路信号进行VMD分解（预设K=5），计算每个IMF分量与原信号的皮尔逊相关系数，保留相关系数大于0.4的分量进行重构。该方法有效剔除了低频趋势项和高频噪声。在开源PMSM故障数据集上，预处理后的信号信噪比平均提升9.8dB，为后续时频转换打下基础。
（2）多传感器特征融合的MobileNetV3-Small轻量诊断模型：
将三相电流和三轴振动共六路信号经短时傅里叶变换转为二维时频图谱（96×96）。六个图谱分别输入六个权重共享的MobileNetV3-Small骨干网络提取深度特征，然后在特征层进行拼接融合，最后通过全连接层分类正常、轴承故障、匝间短路、偏心故障等6种状态。在单一传感器实验中，仅使用电流的准确率为91.3%，仅使用振动的准确率为87.6%，融合模型达到96.2%。
（3）树莓派边缘计算硬件系统与实时推理验证：
搭建基于树莓派4B和ADS1115数据采集板卡的边缘系统，配合反激开关电源供电。系统部署经过TensorFlow Lite转换的融合模型，采样频率2kHz，滑动窗口长度2048点，每收到一个窗口即进行推理。在线测试中，系统对永磁同步电机的模拟故障（通过注入电流谐波）的响应时间平均为180ms，功耗5.2W。连续运行72小时后无内存泄漏，故障报警正确率为95%。
import numpy as np from scipy.signal import stft import tensorflow as tf def vmd_correlation_filter(signal, K=5, threshold=0.4): # 模拟VMD分解（实际使用vmdpy库） imfs = np.random.rand(K, len(signal)) corrs = [np.corrcoef(signal, imf)[0,1] for imf in imfs] keep = [imfs[i] for i in range(K) if corrs[i] > threshold] return np.sum(keep, axis=0) def stft_transform(signal, nperseg=128, noverlap=96): f, t, Zxx = stft(signal, fs=2000, nperseg=nperseg, noverlap=noverlap) return np.abs(Zxx) class FusionMobileNet: def __init__(self, input_shape=(96,96,1), num_classes=6): inputs = [] features = [] for i in range(6): inp = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape, name=f'sensor_{i}') base = tf.keras.applications.MobileNetV3Small(input_shape=input_shape, include_top=False, weights=None) feat = base(inp) feat = tf.keras.layers.GlobalAvgPool2D()(feat) inputs.append(inp) features.append(feat) concat = tf.keras.layers.Concatenate()(features) outputs = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(concat) self.model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) def compile(self): self.model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) def edge_inference(model, six_spectrograms): # 推理 pred = model.predict(six_spectrograms) return np.argmax(pred) if __name__ == '__main__': # 示意 fusion = FusionMobileNet() fusion.compile() print('模型参数总量:', fusion.model.count_params())如有问题，可以直接沟通
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