三相异步电机作为各种工业设备的驱动动力，是现代工业中至关重要的部件，在制造、交通运输、建筑等多个领域发挥着重要作用。为了确保工业设备连续、可靠、安全、高效地运行，促进制造业的稳定发展，对三相异步电机进行故障监测与故障诊断研究具有非常重要的现实意义[1]。传统的机器学习方法主要依靠专家知识和先验经验来选择信号处理技术，然后使用人工阈值进行故障特征提取和识别[2]。随着DL和工业4.0的出现，越来越多的研究人员转向智能诊断方法来提取，将一维信号转换为二维图像，选择和分类机械设备的故障特征[3]。一维故障信号转换为二维可以提供更丰富的特征信息，从而提高故障诊断的准确性、效率以及对噪声的鲁棒性[4]。WANG等[5]将振动信号转换为二维图像输入到二维卷积神经网络进行轴承故障诊断，与采用一维卷积神经网络相比具有更好的诊断结果。目前流行的深度学习故障诊断方法主要包括卷积神经网络(CNNs)类、深度置信网络(DBNs)类、长短期记忆神经网络(LSTM)类、图神经网络(GNNs)类、Transformer类等。例如，VENTRICCI等[6]利用混合短时傅里叶变换和小波变换结合卷积神经网络进行电机故障分类，得到很好的诊断结果。江莉等[7]将GoogLeNet网络用于基于CEEMDAN-VSSLMS的滚动轴承故障诊断。魏伟等[8]将深度置信网络用于车载设备的故障诊断研究中。付雅婷等[9]提出1DCNN-LSTM组合诊断模型，以实现道岔转辙机故障诊断研究。YANG等[10]使用图神经网络从构建的时空图中提取信息，以获得旋转机械的诊断。LI等[11]为了提高模型从低信噪比信号中提取特征的能力，提出一种基于改进Inception-卷积注意力-改进双向门循环单元的端到端异步电机故障诊断方法，将振动信号转为灰度图输入到模型中进行诊断。然而，卷积神经网络中卷积核的局部性质使捕获故障信号的上下文具有挑战性，导致缺乏足够的故障表示。为了克服局部感受野的局限性，提出了视觉Transformer的新DL方法，使用其自注意机制来捕获上下文相关的特征。HOU等[12]结合改进的时频Transformer和自注意机制，实现滚动轴承故障诊断。但其缺乏像卷积神经网络那样的归纳偏差能力。为了解决这一限制，Swin Transformer采用了移位窗口自注意力来引入归纳偏差并减少计算成本。然而，由于其基于窗口的局部自注意力机制仍为有限的感受野[13]。随后的大部分工作都选择融合自注意力机制和卷积操作构建混合网络，以引入归纳偏差并提高泛化性能。ZHU等[14]提出一种基于Transformer-CNN的分布对齐网络用于工业过程故障诊断，这种结构集成了CNN和Transformer。ZENG等[15]提出一种基于局部敏感哈希注意力-Swin transformer网络的电机故障诊断方法，将振动信号转换为小波时频图进行故障识别，具有较好的识别准度和计算效率。YU等[16]搭建了一个基于多传感器信号的CNN-Transformer深度神经网络模型对开关磁阻电机故障诊断研究，在浅层使用CNN，在深层使用Transformer，取得了较好的诊断效果。然而，上述混合网络都是采用前馈神经网络(feed-forward network, FFN)对输入特征进行特征提取和变换，FFN受限于单一尺度的特征提取，需要设计一个多尺度前馈神经网络。由于标准卷积在这些混合网络中的使用，性能仍有限，需要设计一个依赖于输入的动态卷积机制。单个传感器或信号源收集原始数据往往难以获得令人满意的诊断性能。因为在真实的运行工况中可能存在多个干扰源和噪声源，增加故障特征提取的难度，从而降低了故障诊断的准确性[17]。针对这些问题，多信息融合技术逐渐应用于机械设备关键部件智能监控故障诊断的研究。例如，ZHOU等[18]提出一种基于注意力机制和混合CNN-MLP的多传感器信息融合三相异步电机故障诊断方法，相比于只有振动信号与一维数据输入的方法相比，所提方法更加准确、稳定。GONG等[19]提出一种基于多源信息融合的分层视觉Transformer和小波时频智能框架，将多个传感器的二维小波图进行融合进行故障诊断。XUE等[20]采用包络谱变换和离散余弦S变换，从多变换域和多源数据融合的角度进行电机故障诊断，获得了很好的诊断效果。因此需要设计一个多源信息融合方法。为了解决上述问题，本文提出一种基于多源信息融合的连续小波和TransXNet三相异步电机故障诊断新方法。首先，提出一种新的轻量级混合网络模块：双动态令牌混合器(dual dynamic token mixer, D-Mixer)，它以一种依赖于输入的方式聚合全局和局部信息，具有很强的归纳偏差和有效感受野，利用重叠空间降维注意力和输入相关依赖卷积对电机故障进行混合特征提取，提升了电机故障诊断的准确性与效率；其次，提出多尺度前馈网络(multi-scale feed-forward network, MS-FFN)，在前馈网络中进行多尺度令牌聚合，在不同的尺度上提取丰富的故障特征信息，进一步提升了电机故障诊断的准确性和效率。通过交替使用D-Mixer和MS-FFN，构建了一种新型的混合CNN-Transformer网络：TransXNet；然后，利用连续小波变换将多源信号进行时频变换，提出数据级融合策略；最后，提出一种基于多源信息融合的TransXNet和连续小波时频智能故障诊断框架，产生比SOTA方法更稳定、更准确的诊断方法。
1 基本原理
1.1 连续小波变换
连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)可以提供可变的时间和频率分辨率，从而可以捕捉电机故障信号在不同频率和时间尺度上的特征，使其适合于分析非平稳信号[21]。CWT的公式为：
其中，
1.2 TransXNet
在三相异步电机故障诊断中，故障信号往往复杂多变，包含丰富的全局和局部特征。因此，本文提出一种新型的混合CNN-Transformer视觉骨干网络：TransXNet模型，旨在以一种依赖于输入的方式聚合全局的故障特征和局部的细节特征信息[23]。所提出的TransXNet模型采用了一个分层结构，共分为4个阶段，每个阶段由一个图像块嵌入层和TransXNet模块组成，如图1所示。每个TransXNet模块由一个动态位置编码层(dynamic position encoding，DPE)，一个双动态令牌混合器(dual dynamic token mixer，D-Mixer)和一个多尺度前馈网络(multi-scale feed-forward network，MS-FFN)组成[23]。
1.2.1 双动态令牌混合器
D-Mixer为一种轻量级令牌混合特征提取器，它的工作原理是在均匀分割的特征段上分别应用高效的全局注意力和输入依赖的深度卷积，动态生成卷积核和注意力矩阵，从而获得全局和局部信息。这种设计使得D-Mixer在处理三相异步电机故障信号时，能够动态地聚合全局故障特征和局部细节特征信息，从而更准确地定位故障源。D-Mixer主要由重叠空间降维注意力模块(overlapping spatial reduction attention, OSRA)、一个动态深度卷积模块(input-dependent depthwise convolution, IDConv)和压缩令牌增强器(squeezed token enhancer, STE)模块组成。
所提D-Mixer的整体工作流程如图2所示。对于一个特征图X，首先将其沿通道维度均匀分为2个子特征图X1和X2，然后X1和X2分别经过OSRA和IDConv生成相应的特征图，然后将它们沿通道维度连接在一起，输出特征图
1.2.2 多尺度前馈网络
在三相异步电机故障诊断中，故障信号往往包含不同尺度的特征信息，这些信息对于准确诊断故障至关重要。因此，本文引入MS-FFN，MS-FFN采用4个并行的深度可分离卷积(depthwise convolution，DWConv)[24]，执行多尺度令牌聚合的过程如图3所示。首先将输入特征经过一个1×1卷积核划分为4个通道，然后，将其分别输入到卷积核为{1, 3, 5, 7}的深度卷积中，提取不同大小的特征。其次，通过残差连接，将上述4个部分融合。最后，通过右侧的1×1卷积核对融合后的特征进行处理，输出多尺度特征，进一步提升电机诊断的准确性和效率。
1.3 多源信息融合策略
多源信息融合策略分为数据级融合、特征级融合以及决策级融合[25]。在本文所提出的方法中，采用数据级(像素级)融合方法来保留多源数据的原始信息，在搭建好的故障实验平台上采集振动与电流信号，经过归一化处理后，分别经过CWT获得二维时频图，确保二者生成的时频图在分辨率与尺度上保持一致，然后将它们垂直拼接融合，最后输入到模型中进行诊断。数据级融合方法在保留信息、增强特征、提高鲁棒性等方面具有优势。TransXNet的多源信息融合策略如图4所示。
2 基于多源信息融合的连续小波和TransXNet三相异步电机故障诊断流程
实现基于多源信息融合的连续小波和TransXNet三相异步电机故障诊断主要分为信号采集、数据预处理、图像转换、多源数据融合、特征提取、故障分类等模块，其总体框架如图5所示。为了提高模型的轻量化程度，选用TransXNet-tiny作为本文的TransXNet模型，其结构参数相关配置如表1所示。
| 输入尺寸 | 模块 | 参数 |
|---|---|---|
| 224×224 | Patch Embed | 7×7, 48, 步幅=4 |
| 56×56 | 动态位置编码，双动态令牌混合器，多尺度前馈网络 | [S=8, H=1, K=7, G=2, E=4]×3 |
| Patch Embed | 3×3, 96, 步幅=2 | |
| 28×28 | 动态位置编码，双动态令牌混合器，多尺度前馈网络 | [S=4, H=2, K=7, G=2, E=4]×3 |
| Patch Embed | 3×3, 224, 步幅=2 | |
| 14×14 | 动态位置编码，双动态令牌混合器，多尺度前馈网络 | [S=2, H=4, K=7, G=2, E=4]×9 |
| Patch Embed | 3×3, 448, 步幅=2 | |
| 7×7 | 动态位置编码，双动态令牌混合器，多尺度前馈网络 | [S=1, H=8, K=7, G=2, E=4]×3 |
| 全局平均池化 | — | |
| 1×1 | 全连接层 | 1 000 |
具体故障诊断步骤如下。
1) 步骤1：使用加速度传感器与电流传感器在三相异步电机实验平台采集电机故障信号。
2) 步骤2：对采集的多源原始数据进行预处理，加入不同信噪比的高斯白噪声，在抗噪性分析时使用。
3) 步骤3：将多源数据转换为连续小波变换时频图，随机采样时频图，最后将其划分为训练数据集、验证数据集与测试数据集。
4) 步骤4：将转换后的振动信号与电流信号时频图按照数据级融合进行融合以获得所有有用的信息。
5) 步骤5：将融合后的多源时频图输入到TransXNet中进行特征分割以及聚合以完成特征提取，以训练并验证所提出的TransXNet。
6) 步骤6：使用多源测试样本来验证所提出方法的诊断性能。
3 实验与结果分析
3.1 实验设置
本文所搭建的三相异步电机故障实验平台主要由三相异步电机(型号：YE3-100L2-4)、齿轮箱减速机(型号：JZQ250)、数据采集卡(型号：YE6231)、变频器(型号：G7R5/P011T4)、电流传感器(型号：FK-SDJI-10A)、压电式加速度传感器(型号：CAYD051V)等部件组成[26]，如图6所示。三相异步电机参数如表2所示。
| 型号 | 极数 | 额定电压/V | 额定转速/(r∙min-1) | 额定功率/kW | 额定转矩/(N∙m) | 功率因数P.F |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YE3-100L2-4 | 4 | 380 | 1 440 | 3 | 19.9 | 0.82 |
本文研究中的多源信息是指振动和电流信号，在三相异步电机上安装加速度传感器与电流传感器来收集多源故障信息，所采集的振动与电流信号如图7所示，传感器如图8所示。在电机中设置了轴承失效、转子断条以及气隙偏心3种故障形式，共收集了包括正常状态在内的4种电机健康状态。电机设置为600、900以及1 200 r/min 3种稳定转速，采样频率设置为12 kHz，负载设置为0 HP。每一种状态设置500组样本，每一组下样本有2 048个采样信号点。将训练集、验证集与测试集的比值设置为7∶1.5∶1.5[27]，见表3。
| 故障类型 | 转速/ (r∙min-1) | 标签 | 训练 集/组 | 验证 集/组 | 测试 集/组 |
|---|---|---|---|---|---|
| 正常(z1) | 600 | 0 | 350 | 75 | 75 |
| 气隙偏心(gz1) | 600 | 1 | 350 | 75 | 75 |
| 轴承失效(gz2) | 600 | 2 | 350 | 75 | 75 |
| 转子断条(gz3) | 600 | 3 | 350 | 75 | 75 |
| 气隙偏心(gz4) | 900 | 4 | 350 | 75 | 75 |
| 轴承失效(gz5) | 900 | 5 | 350 | 75 | 75 |
| 转子断条(gz6) | 900 | 6 | 350 | 75 | 75 |
| 气隙偏心(gz7) | 1 200 | 7 | 350 | 75 | 75 |
| 轴承失效(gz8) | 1 200 | 8 | 350 | 75 | 75 |
| 转子断条(gz9) | 1 200 | 9 | 350 | 75 | 75 |
3.2 实验结果分析
为了说明本文所提方法在故障诊断中的优势，在相同的诊断案例上通过各种指标将其与SOTA方法进行比较，以实现公平的比较。其中一维自适应混合CNN-Transformer模型(1D Adaptive Mixture of CNN-Transformer, 1D-AdaMCT)为最新的一维模型，灰度图(Gray Scale Image, Gray)是一种二维图像转换方法。单源信息仅有振动信号，多源信息包括振动与电流信号。单源信息方法有：1) CWT-GoogLeNet(CWT-GLT)模型；2) CWT-Visual Geometry Group(CWT-VGG)模型；3) CWT-Vision Transformer(CWT-ViT)模型；4) CWT-Swin Transformer(CWT-SwinT)模型；5) 一维自适应混合CNN-Transformer(1D-AdaMCT)模型；6) CWT-TransXNet模型。多源信息(Multi-Source Information, MSI)方法有：7) MSI-CWT-GoogLeNet(MSI-CWT-GLT)模型；8) MSI-CWT-Visual Geometry Group(MSI-CWT-VGG)模型；9) MSI-CWT-Vision Transformer(MSI-CWT-ViT)模型；10) MSI-CWT-Swin Transformer(MSI-CWT-SwinT)模型；11) MSI-灰度图-TransXNet(MSI-Gray-TransXNet)；12) MSI-CWT-TransXNet。
为了减少随机性的影响，经过多次重复实验，将得到的诊断结果取平均值，计算出各个诊断结果的误差作为评价结果的参考。采用调整后的兰德指数(adjusted rand index, ARI)、归一化互信息(normalized mutual information, NMI)、F1分数(F1 Score, F1)与准确率(Accuracy, ACC)4种评价指标对诊断结果进行评价[28]。本文所使用的方法采用的是Pytorch深度学习框架，训练模型的全局参数设置为：样本批次大小设置为32，初始学习率设置为0.001，迭代次数设置为50次，优化器采用AdamW，用来最小化训练期间使用的交叉熵损失函数，学习率调整策略选择为余弦退火，使用指数移动平均方法来优化参数。
3.2.1 诊断结果
通过TransXNet对多源小波时频图进行特征分割以及聚合以完成特征提取，经过模型训练后，得到故障诊断结果。图9显示了所提方法在训练集与验证集上准确率与损失的迭代变化情况。在早期迭代中，训练集上的损失和精度的波动都低于验证集上的波动。经过50组迭代后，所提方法在训练集与验证集上都实现了很低的损失值和稳定的高准确率，并且收敛速度很快，经过十几组迭代曲线就已经稳定收敛。
采用混淆矩阵对其进行可视化显示，如图10所示，基于TransXNet强大的特征提取能力，本文所提方法具有令人满意的诊断准确率，经过多次重复实验，对于设定的9种电机故障类型(包括在600、900和1 200 r/min转速下的轴承失效、转子断条以及气隙偏心)以及1种正常类型的识别结果均达到了100%的准确率。
3.2.2 对比分析
通过各种指标与SOTA方法进行比较，以进一步证明本文所提方法的优势和能力。所有方法的诊断直方图和多源信息融合方法的平均诊断结果分别显示在表4和图11中。
| 方法 | 调整兰德指数 | 归一化互信息 | F1分数 | 准确率 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 单源信息(仅振动信号) | CWT-GLT | 0.733 9 | 0.817 9 | 0.860 9 | 0.861 4 |
| CWT-VGG | 0.841 0 | 0.884 6 | 0.919 8 | 0.921 0 | |
| CWT-ViT | 0.919 9 | 0.937 8 | 0.961 1 | 0.961 3 | |
| CWT-SwinT | 0.957 2 | 0.963 6 | 0.980 3 | 0.980 3 | |
| 1D-AdaMCT | 0.904 9 | 0.932 4 | 0.953 0 | 0.953 6 | |
| CWT-TransXNet | 0.992 9 | 0.993 1 | 0.996 8 | 0.996 8 | |
多源 信息 | MSI-CWT-GLT | 0.923 4 | 0.939 4 | 0.964 0 | 0.964 0 |
| MSI-CWT-VGG | 0.949 6 | 0.957 4 | 0.976 8 | 0.977 0 | |
| MSI-CWT-ViT | 0.965 6 | 0.969 1 | 0.984 3 | 0.984 3 | |
| MSI-CWT-SwinT | 0.980 0 | 0.982 8 | 0.990 4 | 0.990 4 | |
| MSI-Gray-TransXNet | 0.989 7 | 0.990 9 | 0.995 9 | 0.995 9 | |
| MSI-CWT-TransXNet | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
从表4和图11可以看出，本文所提方法的4个评价指标均优于其他方法，并且多次重复实验产生的误差也是最小。具体而言，通过对单源信号与多源信号方法的比较，多源信息方法在所有指标上都优于单源信息方法。这说明使用多源信息融合能够显著增强故障特征表示，提高故障诊断方法的性能。
本文所提出的MSI-CWT-TransXNet相较于MSI-CWT-GLT、MSI-CWT-VGG、MSI-CWT-ViT、MSI-CWT-SwinT、MSI-Gray-TransXNet多源信息方法又展现出了极为显著的优势，其中ARI、NMI、F1以及ACC比它们提高了1.03%～7.66%、0.91%～6.06%、0.41%～3.6%以及0.41%～3.6%。其中，对比灰度二维图像转换方法，本文所提方法相较于MSI-Gray-TransXNet在ARI、NMI、F1以及ACC指标上提高了1.03%、0.91%、0.41%以及0.41%，证明了CWT生成的时频图在保留信号原始特征和提供丰富时间频率信息方面表现更佳。
为了验证将一维数据转换为二维图像的必要性，进行了详细的实验对比，CWT-TransXNet方法相比于最新的1D-AdaMCT方法在ARI、NMI、F1以及ACC指标上提高了8.82%、6.1%、4.38%以及4.32%，证明了将一维数据转换为二维图像进行诊断的必要性。
不难发现，TransXNet突显了它在整合和处理多源信息方面的卓越能力，证明了其作为故障诊断新方法的有效性和先进性。为了进一步比较方法的特征提取性能，使用T-SNE[29]将12种方法测试集输出的特征在二维上可视化，如图12所示。单源方法各类的特征比较分散并且不同类别之间有较多的重叠，所有方法在使用多源信息时，T-SNE图的各类分散与重叠程度有显著改善。本文所提方法相比其他所有方法，各类特征非常紧密均匀且无重叠，能够完美区分类别，所以处理数据时的准确性和稳定性极高。这进一步证明了TransXNet作为故障诊断新方法的有效性和先进性。
3.2.3 抗噪性分析
三相异步电机噪声主要有：电磁噪声、机械噪声、空气动力噪声，噪声对信号的干扰形式可分为加性噪声和乘性噪声，按照噪声的功率谱可分为高斯白噪声和有色噪声[30]。高斯白噪声作为一种理想的随机噪声模型，广泛应用于故障诊断的研究中，它可以充分代表实际环境中复杂多变的噪声情况。在所采集的信号中加入信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)分别为4、2、0、-2以及-4 dB的高斯白噪声[30]，与目前最先进的方法：MSI-CWT-ViT、MSI-CWT-SwinT、MSI-Gray-TransXNet、1D-AdaMCT进行对比分析，所有方法均迭代50组。诊断的平均准确率如表5所示。图13展示了不同方法在不同信噪比下的准确率变化趋势。
| 方法 | SNR/dB | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| -4 | -2 | 0 | 2 | 4 | 未添加 | |
| 1D-AdaMCT | 76.20% | 82.80% | 87.23% | 91.63% | 93.80% | 95.36% |
| MSI-CWT-ViT | 80.93% | 91.19% | 95.70% | 97.35% | 97.96% | 98.43% |
| MSI-CWT-SwinT | 86.00% | 92.10% | 94.93% | 97.70% | 98.27% | 99.04% |
| CWT-TransXNet | 97.09% | 97.87% | 98.31% | 99.33% | 99.47% | 99.68% |
| MSI-Gray-TransXNet | 95.61% | 97.48% | 99.03% | 99.11% | 99.32% | 99.59% |
| MSI-CWT-TransXNet | 98.01% | 98.56% | 99.73% | 99.75% | 99.87% | 100% |
通过表5的诊断结果以及图13可以看出，在未添加信噪比(实验台各个设备中存在的噪声)的情况下，所有方法均有较高的识别准确率，随着信噪比逐渐增加，MSI-CWT-ViT、MSI-CWT-SwinT、1D-AdaMCT、CWT-TransXNet、MSI-Gray-TransXNet方法的平均准确率都有较为明显的降幅，而本文所提方法降幅很小，最高仅降低1.99%，均有98%以上的诊断准确率，-4～4 dB环境下的平均准确率为99.2%。其中，MSI-Gray-TransXNet方法在信噪比为0 dB以上的情况下识别效果均在99%以上，但在0 dB以后识别效果下降，这说明CWT优于灰度图二维转换方法。CWT-TransXNet相较于1D-AdaMCT在每个信噪比的条件下的平均准确率均高于1D-AdaMCT，尤其是在强噪声-4 dB条件下，1D-AdaMCT准确率仅为76.2%，远远低于CWT-TransXNet的97.09%，这再次验证了一维数据转换为二维图像的必要性。
4 结论
1) 多源信息融合的有效性。通过融合振动与电流连续小波时频信息，克服了单源故障诊断方法在复杂环境下的不稳定性。通过单源信息方法与多源信息融合方法的对比，多源信息方法在所有指标上都优于单源信息方法，大大提高了电机故障特征的提取和诊断的准确性、稳定性。
2) 具有优异的诊断结果。通过多源测试样本的验证，基于MSI-CWT-TransXNet的电机故障诊断方法识别准确率达到100%；所提方法均优于其他单源与多源对比方法，其中ARI、NMI、F1以及ACC指标提高了0.71%～26.61%、0.69%～18.21%、0.32%～13.91%、0.32%～13.61%；所提方法相较于MSI-Gray-TransXNet在ARI、NMI、F1以及ACC指标上提高了1.03%、0.91%、0.41%以及0.41%，证明了CWT生成的时频图在保留信号原始特征和提供丰富时间频率信息方面表现更佳；CWT-TransXNet方法相比于最新的1D-AdaMCT方法在ARI、NMI、F1以及ACC指标上提高了8.82%、6.1%、4.38%以及4.32%，证明了将一维数据转换为二维图像进行诊断的必要性。
3) 具有优异的抗噪性。随着信噪比逐渐增加，MSI-CWT-ViT、MSI-CWT-SwinT、1D-AdaMCT、CWT-TransXNet、MSI-Gray-TransXNet方法的平均准确率都有较为明显的降幅，而本文所提方法降幅很小，并且均优于它们，最高仅降低1.99%，均有98%以上的诊断准确率，-4～4 dB环境下的平均准确率为99.2%，证明了所提方法具有优异的抗噪性能；MSI-Gray-TransXNet方法在信噪比为0 dB以上的情况下识别效果均在99%以上，但是在0 dB以后识别效果下降，再次证明了CWT生成的时频图在保留信号原始特征和提供丰富时间频率信息方面表现更佳；CWT-TransXNet相较于1D-AdaMCT在每个信噪比的条件下的平均准确率均高于1D-AdaMCT，尤其是在强噪声-4 dB条件下，1D-AdaMCT准确率仅为76.2%，远远低于CWT-TransXNet的97.09%，这再次证明了一维数据转换为二维图像的必要性。
在未来的研究中，需进一步探索多源信息融合方法，以减轻信息冗余。此外，机械设备经常在可变的工作条件下运行，可考虑引入迁移学习。最后，希望将实验理论应用于工程实际中，为工业设备的监测和故障预防提供可靠的技术支持。
TransXNet: learning both global and local dynamics with a dual dynamic token mixer for visual recognition
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