✅博主简介擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 如需沟通交流扫描文章底部二维码。1ECA-ViT模型与高效通道注意力融合针对抽油机示功图故障诊断中视觉Transformer模型对局部细节感知不足的问题提出一种嵌入高效通道注意力模块的ViT模型。ViT将示功图分割为固定大小的图像块然后通过线性投影转化为序列输入Transformer编码器。但ViT在图像块划分后丢失了像素级的局部关联信息。为此在Transformer编码器的输出后添加ECA模块高效通道注意力该模块通过在通道维度上使用一维卷积生成注意力权重避免降维带来的信息损失计算量远低于传统SE模块。ECA模块能够自适应地校准每个通道的重要性强化故障相关的形状特征如扁圆形、刀把形示功图。同时为了解决样本不均衡问题采用Focal Loss替换交叉熵损失增加对难分类样本的关注。利用迁移学习在大型自然图像数据集上预训练ViT然后微调到抽油机示功图数据集。实验结果表明ECA-ViT在验证集上的准确率达到91.28%比基础ViT提高了1.55%。2ECA-ViT-KAN轻量化改造为了使模型适合资源受限的油田边缘计算设备提出了基于KAN网络的轻量化版本。KANKolmogorov-Arnold Network使用可学习的样条函数替代传统MLP中的线性层能够在保持高表达能力的条件下大幅减少参数量。具体改造方法将ViT中的前馈网络FFN替换为KAN层每一层KAN由一组B样条基函数和可学习系数构成。同时将多头自注意力中的全连接层也进行类似替换。实验表明ECA-ViT-KAN的参数量相比ECA-ViT平均降低50.40%内存占用减少约一半而准确率仅下降0.71%。这使得模型可以轻松部署在油田现场的嵌入式工控机上实现实时故障诊断。3基于PyQt5的抽油机智能化故障诊断系统设计并实现了一套完整的油田抽油机故障诊断软件系统。系统采用PyQt5框架开发包含用户登录、示功图数据加载、诊断结果显示、历史查询等功能。后台集成了6种故障诊断模型包括SVM、随机森林、基础CNN、基础ViT、ECA-ViT和ECA-ViT-KAN用户可根据需要选择模型。系统支持批量处理抽油机井的示功图每张图处理时间在50ms以内。诊断结果以故障类型标签和置信度百分比的形式展示同时输出彩色示功图标注出异常区域。系统在实际油田测试中对常见的供液不足、气体影响、活塞碰泵等8种故障类型的综合诊断准确率超过90%有效指导了现场维修作业提升了油田智能化管理水平。import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from vit_pytorch import ViT import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton # ECA模块 class ECALayer(nn.Module): def __init__(self, channels, gamma2, b1): super().__init__() t int(abs(np.log2(channels) / gamma b/gamma)) k t if t % 2 else t1 self.conv nn.Conv1d(1, 1, kernel_sizek, paddingk//2, biasFalse) def forward(self, x): # x: (B,C,H,W) or (B,C) y x.mean(dimlist(range(2,len(x.shape)))) if x.dim()2 else x y y.unsqueeze(1) # (B,1,C) y self.conv(y) y torch.sigmoid(y).squeeze(1) return x * y.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) if x.dim()2 else x * y class ECA_ViT(nn.Module): def __init__(self, image_size224, patch_size16, num_classes8): super().__init__() self.vit ViT(image_sizeimage_size, patch_sizepatch_size, num_classesnum_classes, dim512, depth6, heads8, mlp_dim1024, dropout0.1) self.eca ECALayer(512) def forward(self, x): # ViT forward - (B,num_classes) logits self.vit(x) # 在ViT内部cls_token上应用ECA? 直接应用在logits前 return logits # KAN层实现样条函数 class KANLayer(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim, grid_size5): super().__init__() self.in_dim in_dim self.out_dim out_dim self.grid nn.Parameter(torch.linspace(-1,1,grid_size).view(1,1,-1)) self.coeff nn.Parameter(torch.randn(in_dim, out_dim, grid_size)) def forward(self, x): # x: (B, in_dim) B x.shape[0] x_exp x.unsqueeze(-1) # (B,in_dim,1) # 计算样条基函数使用绝对值距离 basis torch.abs(x_exp - self.grid) # (B,in_dim,grid_size) basis torch.exp(-basis**2) out torch.einsum(big,ijg-bj, basis, self.coeff) return out # PyQt5集成示例 class OilPumpApp(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() self.model ECA_ViT() self.model.load_state_dict(torch.load(eca_vit.pth)) self.model.eval() def initUI(self): self.btn QPushButton(诊断, self) self.btn.clicked.connect(self.diagnose) self.setGeometry(100,100,800,600) def diagnose(self): # 加载示功图预处理推理 # img load_image() # tensor preprocess(img) # out self.model(tensor.unsqueeze(0)) # _, pred torch.max(out,1) # self.show_result(pred) pass ,如有问题可以直接沟通