随着算力的提升和数据量的积累，AI模型为故障诊断开辟了全新的路径。它不再完全依赖物理机理和专家知识，而是让算法从数据中自主学习故障模式。

振动噪声基于数据驱动与人工智能的现代诊断模型，其框架通常也分为三步：

第1步：数据准备

• 数据采集：与经典模型类似，但需要采集海量的数据。
• 数据标注：这是最关键也最困难的一步。需要为每一段数据打上准确的标签，例如“健康”、“轴承外圈故障”、“齿轮断齿”等。需要大量的历史数据和专家确认。
• 数据增强与预处理： 对数据进行切片、归一化等，并可能需要将时域信号转换为频谱图、时频图等作为模型的输入。

第2步：模型训练 

利用标注好的数据集，训练一个能够识别不同故障类型的分类或回归模型。

• 传统机器学习模型：
• 方法： 通常需要先用经典方法手动提取特征（如峭度、频带能量等），然后将这些特征输入到**支持向量机(SVM)、随机森林、K-近邻(KNN)**等分类器中进行训练。
• 特点： 依然需要专家知识来指导特征提取。
• 深度学习模型 (端到端模型):
• 方法： 这是当前的热点。可以直接将原始信号或其频谱图/时频图作为输入，模型会自动学习和提取特征，并完成分类。
• 常用网络：
• 一维卷积神经网络 (1D-CNN): 非常适合直接处理振动这样的时序信号。
• 二维卷积神经网络 (2D-CNN): 可将信号的时频图（如小波变换结果）当作一张图片来处理，能非常有效地识别图像中的故障纹理特征。
• 循环神经网络 (RNN/LSTM): 擅长捕捉信号在时间上的序列关系，适合进行趋势预测。
• 自编码器 (Autoencoder): 可用于异常检测。在只有健康数据的情况下，模型学习如何重构健康信号，当故障信号输入时，由于无法很好地重构，就会产生巨大的重构误差，从而被识别为异常。
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第3步：模型部署与推理 

将训练好的模型部署到在线监测系统或离线分析软件中。当新的、未见过的数据输入时，模型会快速输出其健康状态或故障类型。

两类模型的对比与融合

未来的趋势是融合：

最佳的故障诊断模型是将两者结合。利用物理机理指导数据采集和特征工程，提高AI模型的可解释性和鲁棒性；同时，利用AI强大的模式识别能力，从海量数据中发现专家也难以察觉的微弱、复杂的故障特征。