基于Kolmogorov-Arnold网络的机械装备轻量化智能故障诊断方法

一种基于Kolmogorov‑Arnold网络的机械装备轻量化智能故障诊断方法，先获取机械设备不同故障类型下的原始振动监测数据，构建设备振动监测故障数据集；再构建基于KAN的故障诊断模型，采用可学习的非线性函数来代替卷积中的固定线性权重；然后通过KAN卷积操作将输出特转换为一维特征向量；再将一维特征向量输入到KANLinear层中，以实现高维特征向不同故障类型的映射；然后计算训练损失，将总损失作为训练阶段的优化目标，使用梯度下降法更新模型参数；对故障诊断模型迭代优化；最后使用测试集对故障诊断模型进行测试；本发明不仅能够在保持高诊断精度的同时，显著减少模型参数量，降低计算成本，从而提升整体计算效率。