简介：这份 Python 项目围绕一维故障轴承振动信号的生成任务展开，基于 WGAN 构建 GAN-1D 模型，面向具备一定深度学习基础、从事机械故障诊断或信号数据增强的开发者与研究人员。它可用于在真实故障样本不足时扩充振动数据，并通过训练脚本中的学习率、迭代轮数、采样间隔及 9 类信号选择等参数，观察生成效果与模型收敛过程。压缩包共 19 个文件、约 22.03MB，包含训练与测试用的 Python 脚本、MAT 格式振动数据、TensorFlow 模型检查点、生成样例图片以及说明文档，便于直接复现实验并对照生成图像判断质量。已有 3387 人学习下载，说明该方向具有较高关注度。读者可据此理解 WGAN 在一维轴承信号上的建模流程，掌握数据准备、模型训练、采样可视化与结果评估的基本思路，也可将脚本作为故障诊断数据扩充的起点，按自己的数据与实验条件调整参数继续研究。

1. GAN-1D 生成故障轴承振动信号：几十条实测样本撑不起诊断模型时的一条补数据路径

GAN-1D 说的是用一维卷积搭一套 WGAN，直接生成故障轴承振动信号，而不是生成图片。它出现的场景通常很朴素：某台设备上只采到几十段带标签的故障冲击，训练集小到诊断模型刚起步就过拟合，于是想用生成模型把样本量撑起来。这条路能走通的前提是把振动信号的物理形态摸清——采样率、切片长度、幅值区间、故障特征频率，一个没对齐，生成出来的东西在时域上看着像，包络谱上却是一片平。下面按实际跑通的顺序讲：信号长什么样、为什么选 WGAN、代码怎么落、踩坑在哪、参数边界怎么定。

2. 一维振动信号与二维图像差在哪：切片形状、归一化区间和 WGAN 选型的三笔账

把图像 GAN 的代码改成处理振动信号，改完之后直接训练，十有八九会在频域评估这一关翻车。时域损失降下去了，波形看着也有冲击节奏，但把生成样本丢进包络谱一看，该出峰的地方没有峰。问题多半不在生成器结构上，而在“你把这段信号当成什么”这件事上：振动信号是一维时序，它的可解释性全在频域里，采样率、切片长度、归一化区间这三笔账必须在写模型之前算清楚。

2.1 从 1024 点到 2048 点：一段轴承振动样本该切多长

轴承振动通常用加速度计采，采样率取 12 kHz 或 25.6 kHz。12 kHz 覆盖到 6 kHz 带宽，够把 2 到 5 kHz 这段结构共振带包进来——故障冲击激起的正是这段共振，包络解调要靠它当载波。采样率定低了，共振带被折叠进来，包络谱上就会多出一堆来路不明的峰，那时候你连真假都分不清，更别说判断生成质量。

切片长度不是随手定的数，它直接决定频率分辨率：Δf = fs / N。12 kHz 采样、1024 点一段，分辨率 11.7 Hz；2048 点是 5.86 Hz；4096 点是 2.93 Hz。外圈故障特征频率在 1500 r/min 下大致落在 80 到 160 Hz，内圈略高，两侧还挂着转频边带。分辨率 11.7 Hz 时，特征频率和它旁边 ±转频 的边带会糊在一起，包络谱上看到的是一坨抬起来的宽带包，不是一根能指着说“这就是外圈特征频率”的尖峰。

我一般从 2048 点起步，4096 点更保险，代价是同样长度的原始记录切出来的样本数减半。样本本来就只有几十条的时候这个代价不小，所以要权衡：类别样本数低于 100 条，用 2048；高于 300 条，可以上 4096 换更好的频率分辨率。

重叠率也影响成品质量。我固定 50% 重叠，2048 点一段、步长 1024。不重叠的话相邻样本首尾相接，边界处的冲击被劈成两半，等于人为制造了一批“半截冲击”的坏样本，生成器会把这些断头冲击当成正常形态学进去。重叠能缓解但不能彻底解决，更干净的做法是先按整段记录粗切、再在段内滑窗。

2.2 为什么用 WGAN 而不是原始 GAN：判别器丢掉 sigmoid 之后发生了什么

原始 GAN 的判别器输出过一个 sigmoid，损失等价于优化 JS 散度。问题出在真实分布和生成分布的支撑集几乎不重叠——2048 维空间里，几十上百条样本撑不起任何有体积的流形，判别器几轮就能把真假分到接近 100% 置信，JS 散度饱和成常数，生成器拿到的梯度趋近于零。表现出来就是判别器损失很快掉到 0 附近，生成器损失纹丝不动，采样出来还是初始噪声。

WGAN 换成 Wasserstein-1 距离，判别器不再叫判别器，叫 critic，最后一层去掉 sigmoid，直接输出一个实数打分。这个距离在两个分布不重叠时依然有定义、依然给得出有意义的梯度，对小样本、单类别的轴承信号特别关键。代价是要给 critic 加约束，让它满足 1-Lipschitz 连续。

约束有两种实现。原始 WGAN 用权重裁剪，把 critic 的每个参数夹到 [-0.01, 0.01]，实现简单但容易把容量裁没，critic 学成一个很钝的函数，生成质量上不去。WGAN-GP 改成梯度惩罚：在真假样本的连线上随机插值，要求 critic 在插值点上的梯度范数接近 1，超出的部分按平方罚。它对批内每个样本单独算梯度范数，不依赖跨样本统计，所以 critic 里不能放 BatchNorm——放了梯度惩罚基本失效。

选 WGAN-GP 还有个实际好处：critic 的损失近似反映两个分布之间的 Wasserstein 距离，它下降通常意味着生成在变好。虽然这个相关性也没那么可靠，但比原始 GAN 里两个都看不懂的损失强。我一般同时看真实样本打分和生成样本打分的均值差，这个差值比损失曲线本身直观。

2.3 生成器与判别器的通道账本：一维卷积堆叠怎么排

GAN-1D 的骨架说到底就是把图像 GAN 里的 Conv2d 换成 Conv1d、上采样换成 ConvTranspose1d，但有两处不能照搬。第一处是长度账要算准，一维转置卷积的输出长度是 L_out = (L_in - 1) × stride - 2 × padding + kernel_size，配 kernel=8、stride=4、padding=2 时正好放 4 倍，三次就放 64 倍。32 点起步，三次之后是 2048 点，这是整个结构能对上的前提。

第二处是归一化层。生成器里可以用 BatchNorm1d，批大小 64 时统计量够稳；critic 里不能用，换 LayerNorm 或者干脆不加。有些实现用 InstanceNorm1d，效果也可以，它对每个样本每个通道单独归一化，不跨样本，不破坏梯度惩罚的前提。

latent 维度一般取 64，取 100 也行，主要影响生成多样性和训练前期收敛速度，对最终包络谱的形状影响没那么大。生成器先用一个 Linear 把 64 维映射到 base×4×32 再 reshape，base 取 64 时是 256 通道 × 32 点，然后 256→128→64→1，通道逐层减、长度逐层翻。判别器完全镜像：1→64→128→256，长度 2048→512→128→32，最后 Flatten 接一个 Linear 到标量。

通道数下限大约 32，再低生成信号的细节撑不住，包络谱上既没有毛刺也没有峰；上限受显存约束，2048 点、base=128 时单卡 batch 64 已经吃紧。核宽 8 是折中值：核太小（4）感受野不够，冲击的包络形状学不出来；核太大（16 以上）参数涨得快，几十条样本下更容易过拟合到训练集那一小撮形态上。

3. 把 GAN-1D 跑通的最小闭环：切片归一化、模型搭骨架、梯度惩罚训练

一套能跑通的实现其实不到两百行，但每一段都有坑。下面按数据→模型→训练的次序给三段代码，每段后面说清楚参数怎么改、改错了会怎样。代码假设单卡环境，输入是已经按整段记录整理好的一维数组，长度随意，切窗在函数里做。

3.1 切片、去均值与分位数归一化：三行预处理决定后面能不能收敛

import numpy as np def slice_signal(sig, win=2048, step=1024, clip_pct=99.0): """把一条长振动记录切成定长样本，返回 (N, win) 的 float32 数组。""" sig = np.asarray(sig, dtype=np.float32) starts = range(0, len(sig) - win + 1, step) seg = np.stack([sig[i:i + win] for i in starts]) # 1) 去均值：消掉传感器直流偏置，否则 critic 靠这一个维度就能分真假 seg = seg - seg.mean(axis=1, keepdims=True) # 2) 分位数缩放：用 99 分位而不是最大值，抗削波野点 scale = np.percentile(np.abs(seg), clip_pct, axis=1, keepdims=True) + 1e-8 seg = seg / scale # 3) 裁到 [-1, 1]：和生成器最后一层 tanh 的值域严格对齐 return np.clip(seg, -1.0, 1.0)

win决定频率分辨率，12 kHz 下 2048 对应 5.86 Hz；step控制重叠率，取win // 2就是 50% 重叠；clip_pct是抗野点的关键，取 100 就等于用最大值缩放，一段里只要有一个削波尖峰，整段幅值被压扁，峭度信息全丢。分位数取 99 到 99.5 之间比较稳，取太低（95）会把真实的冲击幅值一起削掉。

注意这里丢掉了每段的scale，实际训练里要把它存下来。反归一化的时候x = x_norm * scale，不存回来，生成样本就只有形状没有量纲，拿去和真实信号做幅值对比会得出完全错误的结论。

3.2 生成器与判别器的 PyTorch 实现：转置卷积从 32 点长到 2048 点

import torch import torch.nn as nn class Generator1D(nn.Module): """latent z -> 2048 点一维振动信号，输出值域 [-1, 1]""" def __init__(self, z_dim=64, base=64, out_len=2048): super().__init__() assert out_len == 32 * 64, "长度账对不上，改 base 或改上采样次数" self.base = base self.fc = nn.Linear(z_dim, base * 4 * 32) self.net = nn.Sequential( nn.ConvTranspose1d(base * 4, base * 2, 8, 4, 2), # 32 -> 128 nn.BatchNorm1d(base * 2), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose1d(base * 2, base, 8, 4, 2), # 128 -> 512 nn.BatchNorm1d(base), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose1d(base, 1, 8, 4, 2), # 512 -> 2048 nn.Tanh(), ) def forward(self, z): h = self.fc(z).view(z.size(0), self.base * 4, 32) return self.net(h) class Critic1D(nn.Module): """输出标量打分，不带 sigmoid；内部不出现 BatchNorm""" def __init__(self, base=64): super().__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, base, 8, 4, 2), # 2048 -> 512 nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Conv1d(base, base * 2, 8, 4, 2), # 512 -> 128 nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Conv1d(base * 2, base * 4, 8, 4, 2), # 128 -> 32 nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Flatten(), nn.Linear(base * 4 * 32, 1), ) def forward(self, x): return self.net(x).squeeze(-1)

生成器第一层ConvTranspose1d的 kernel/stride/padding 三件套决定了放大倍数，改成 kernel=4、stride=2、padding=1 就是每次放 2 倍，需要多堆一层才能到 2048，参数量和显存都不一样。base是最该调的旋钮：32 起步看能不能收敛，能收敛再往 64、128 加。critic 里的LeakyReLU(0.2)斜率别随手改成 0.01，太小的话负半轴几乎没梯度，梯度惩罚会变得很不稳。

3.3 梯度惩罚和训练循环：n_critic 与 λ 怎么写进代码

import torch def gradient_penalty(critic, real, fake, device="cuda"): b = real.size(0) eps = torch.rand(b, 1, 1, device=device) # 每个样本一个插值系数 x_hat = (eps * real + (1 - eps) * fake).requires_grad_(True) d_hat = critic(x_hat) grad = torch.autograd.grad( outputs=d_hat, inputs=x_hat, grad_outputs=torch.ones_like(d_hat), create_graph=True, # 惩罚项本身要参与反向传播，漏了就白算 retain_graph=True, only_inputs=True, )[0] grad = grad.view(b, -1) return ((grad.norm(2, dim=1) - 1.0) ** 2).mean() # 逐样本求范数，不取 batch 平均 def train_step(G, D, opt_g, opt_d, real, z_dim=64, n_critic=5, lam=10.0, device="cuda"): bs = real.size(0) for _ in range(n_critic): z = torch.randn(bs, z_dim, device=device) fake = G(z).detach() loss_d = D(fake).mean() - D(real).mean() + lam * gradient_penalty(D, real, fake, device) opt_d.zero_grad(set_to_none=True) loss_d.backward() opt_d.step() z = torch.randn(bs, z_dim, device=device) loss_g = -D(G(z)).mean() # 生成器只跟 critic 的打分走 opt_g.zero_grad(set_to_none=True) loss_g.backward() opt_g.step() return loss_d.item(), loss_g.item()

n_critic=5意思是每更新一次生成器，critic 先连算 5 步，目的是让 critic 尽量贴近当前分布下的最优解，再给生成器一个靠谱的梯度方向。lam=10是梯度惩罚的经典起点。优化器用 Adam，学习率 1e-4，betas 取 (0.5, 0.9)——beta1 用默认的 0.9 在 WGAN 里往往会拖慢收敛，动量太大让 critic 在插值点上抖。

fake = G(z).detach()这一句容易被漏掉。不 detach 的话，critic 那几步的反向传播会把梯度一路传回生成器，等于用 critic 的损失偷偷训了生成器，两个优化目标打架，训练曲线会变得完全没法读。

3.4 训练过程盯什么：三个必须打的日志指标

只打印 loss_d 和 loss_g 是不够的，这两个数在 WGAN 里没有绝对量级，只能看趋势。我固定打三样东西：

峭度这一项特别管用。健康轴承的振动峭度在 3 附近，带冲击的故障信号峭度能到 4 以上甚至十几。生成样本峭度长期贴着 3，基本可以判定模型没学到冲击成分，继续训下去也是浪费时间，不如回头查归一化和切片。

4. 训练不稳时的排查清单：五类翻车现场与对应处置

WGAN 的调试体验有点像玄学，同一个脚本换一批数据就崩。但崩的方式是有规律的，下面五类是我反复遇到的，按“现象—原因—解决”整理，遇到问题时从上往下对一遍，多数能定位到具体那几行。

4.1 生成信号像白噪声：归一化区间和 tanh 输出没对齐

现象：训练几百步后采样，波形是一条均匀的毛刺带，幅值铺满 [-1, 1]，峭度接近 3，包络谱全平。

原因：预处理用了 min-max 缩放到 [0, 1]，而生成器最后一层是 tanh 输出 [-1, 1]。两边差一个偏置，critic 学到的第一个特征就是“整体直流偏了多少”——真实样本永远偏 0.5，生成样本永远偏 0，靠这一个维度就能把真假分开，剩下的形状信息完全没必要学。生成器于是退化成输出接近常数的噪声。

解决：训练前把数据统一到 [-1, 1]，去均值加分位数缩放两步都不能省。改完之后重新初始化模型再训，别在已经塌掉的权重上接着跑，学不到东西。

4.2 critic 损失一路俯冲、生成器梯度爆掉

现象：loss_d 前 100 步正常，之后线性下坠到 -30、-50，采样出来的幅值炸到饱和，峭度飙到几十。

原因：梯度惩罚里的torch.autograd.grad忘了create_graph=True，惩罚项变成一个常数，没有梯度，等于完全没加约束，critic 退化成可以任意陡的函数；另一种情况是梯度范数按整个 batch 求了一个标量再平方，惩罚强度被平均稀释，批内少数几个陡点没被压住。

解决：create_graph=True和retain_graph=True都写上，grad.view(b, -1).norm(2, dim=1)逐样本求范数再平方取均值。改完先把 λ 按 10 跑，观察梯度范数是否收敛到 1 附近。

4.3 包络谱里找不到故障特征频率

现象：时域看着挺像，冲击节奏也对得上，但包络谱上目标特征频率处没有峰，或者峰位偏了几赫兹。

原因：切片太短，分辨率不够，1024 点在 12 kHz 下只有 11.7 Hz，特征频率和转频边带糊成一团；也可能是生成器容量太小，2 到 5 kHz 的共振带学不出来，包络解调失去载波，解出来自然是平的。

解决：切片拉长到 2048 或 4096；base从 32 提到 64；训练步数加到两万步以上。评估时真假样本必须走同一条包络谱流程（同样的 Hilbert 变换、同样的窗函数、同样的点数），否则差异可能来自评估代码而不是模型。

4.4 多类故障混训后串味

现象：把外圈、内圈、滚动体三类混在一个生成器里训，生成样本的包络谱上同时冒出好几个类别的特征频率，哪一类都不像。

原因：latent 是连续无标签的，模型学到的是各类分布的“平均”，也就是模式平均（mode averaging）。加上样本本来就少，不同类别的冲击周期差异被抹平。

解决：按类别分开训各自的 GAN-1D，一个类别一套权重，最省事也最稳。真要做条件生成，就把类别 one-hot 拼进 latent，critic 的输入也带上条件标签，让它对每类分别打分——这样条件下的 Wasserstein 距离才是你真正要优化的东西。

4.5 第几千步突然 NaN

现象：loss 正常走几千步，某个 step 之后突然变成 NaN，之后所有权重全废，重启也复现不了同一位置。

原因：原始记录里有传感器削波造成的野点，99 分位缩放压不住；或者梯度惩罚里norm除到了接近 0 的值；也可能是开了混合精度，autograd.grad在 fp16 下数值不稳。

解决：训练前对原始记录做一次幅值筛查，超过 5 倍标准差且持续若干点的段直接丢掉；norm后面加 1e-12；梯度惩罚这条路径全程 float32，不要套 autocast。

5. 参数边界在哪里：n_critic、λ、latent 维度和通道数的取值区间

参数表网上一搜一大把，但大多是从图像 GAN 直接搬过来的，放到 2048 点的一维振动信号上未必成立。下面这几个区间是在一维信号上试出来的经验边界，给的是“能跑”的范围而不是“最优”，具体到某批数据还是要自己扫一遍。

5.1 n_critic 从 5 到 10：多算几步 critic 到底换来什么

n_critic控制每个生成器 step 之前 critic 更新几次。取 1 就是标准 GAN 的交替训练，取 5 是 WGAN 论文的推荐值，取 10 以上在小样本上反而有害。

原因在于 critic 越接近最优，给的梯度方向越准，但代价是每一步的墙钟时间线性增长。一维信号样本量小（几百到几千条），critic 很容易在 3 到 5 步内就收敛到当前分布的最优附近，再往上加只是在重复计算。我一般在样本数少于 500 条时用 5，多于 2000 条时用 3——样本多的时候每一步的批内信息量大，critic 单步就能学到足够多。

判断n_critic设得对不对，看 Wasserstein 估计的曲线：设得太小，曲线锯齿明显、上下跳；设得合适，曲线是平滑下降的；设得太大，前期下降很慢，因为生成器半天才更新一次。

5.2 λ 与批大小的联动：10 不是万能数

梯度惩罚系数 λ 控制 Lipschitz 约束的强度。WGAN-GP 原文取 10，这个值在图像任务上很稳，在一维振动信号上通常也没问题，但它和批大小是有联动的。

批大小越小，插值点的采样越稀疏，梯度范数的估计方差越大，这时候 λ 用 10 会让训练变得很抖。批

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