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一、问题背景与挑战

二、AMFCNN-RKD整体架构

工作流程：

三、核心模块解析

3.1 多层融合模块(MFM)

3.2 Inception多尺度特征提取

AMFCNN-RKD：齿轮故障诊断的轻量级多传感器融合网络详解

一、问题背景与挑战

二、AMFCNN-RKD整体架构

工作流程：

三、核心模块解析

3.1 多层融合模块(MFM)

3.2 Inception多尺度特征提取

3.3 关系知识蒸馏(MFM-RKD)

四、实验验证

4.1 实验平台与数据

4.2 性能对比

4.3 特征可视化

4.4 对比SOTA模型

五、创新技术突破

5.1 多层特征融合机制

5.2 关系知识蒸馏

5.3 轻量化设计

六、工业应用价值

6.1 嵌入式部署性能

6.2 实际应用场景

七、参数优化策略

7.1 损失函数权重

7.2 学习率配置

结论

一、问题背景与挑战

齿轮故障诊断面临两大核心挑战：

1. ​噪声干扰​：工业环境中传感器信号常受高斯白噪声污染（SNR低至-10dB）
2. ​部署限制​：传统诊断模型参数量大（7M+），难以在嵌入式平台部署

现有解决方案的不足：

• ​单传感器方法​：易受环境干扰，特征提取不充分
• ​复杂融合模型​：计算资源消耗大（如DenseNet达10.3M参数）
• ​传统知识蒸馏​：仅传递单层特征，忽略特征间关联性

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