该代码实现了一个先进的滚动轴承故障诊断深度学习系统，主要通过在强噪声环境下对轴承振动信号进行智能识别和分类来准确诊断不同类型的轴承故障。系统首先对原始的轴承振动信号进行数据预处理和加载，支持在训练过程中添加可控的高斯噪声来模拟实际工业环境中的噪声干扰，增强模型的鲁棒性。系统提供了两种核心网络架构选择：标准残差网络和深度残差收缩网络，其中深度残差收缩网络通过引入创新的软阈值化模块，能够自适应地学习并去除特征图中的噪声成分，显著提升在噪声环境下的诊断性能。在训练过程中，系统采用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器，结合多步长学习率调度策略来优化模型参数。通过完整的训练验证循环，系统能够学习从带噪声的振动信号到故障类别的复杂映射关系，并实时监控训练过程，保存最佳性能的模型权重。整个系统集成了数据加载、模型训练、性能评估和结果可视化等功能，为工业现场的轴承故障诊断提供了一个端到端的智能化解决方案。

滚动轴承智能故障诊断系统流程图
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数据预处理阶段
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[原始振动信号加载] → [信噪比控制] → [数据集划分]
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模型选择与初始化
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[标准残差网络]  [深度残差收缩网络]
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[残差块构建]   [软阈值化模块]
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训练循环开始
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[批次数据读取] → [前向传播计算] → [损失函数计算]
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[反向传播优化] → [参数更新] → [学习率调整]
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验证评估
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[验证集前向传播] → [准确率计算] → [性能比较]
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模型保存与可视化
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[最佳模型保存] [训练曲线绘制] [实验信息记录]
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诊断应用
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[新信号输入] → [故障分类] → [诊断结果输出]

详细算法步骤

第一步进行数据准备和预处理，从指定的文件目录加载轴承振动信号数据，按照训练集和验证集进行划分，并根据配置的信噪比参数在训练数据中添加相应强度的高斯噪声，以模拟真实工业环境中的噪声干扰条件。

第二步根据配置选择并初始化深度学习模型，系统提供标准残差网络和深度残差收缩网络两种架构，其中深度残差收缩网络通过专门的软阈值化模块自适应学习特征图中的噪声阈值，实现特征去噪。

第三步设置训练参数和优化策略，定义交叉熵损失函数来衡量模型预测与真实标签之间的差异，采用随机梯度下降算法进行参数优化，并配置多步长学习率衰减策略来提升训练效果。

第四步执行训练循环过程，在每个训练周期中依次读取批次数据，通过模型进行前向传播计算得到预测结果，基于损失函数计算梯度并通过反向传播更新网络参数，同时记录训练过程中的损失和准确率指标。

第五步进行模型验证和性能评估，在每个训练周期结束后使用验证集数据测试模型性能，计算验证损失和准确率，并与历史最佳性能进行比较，保存表现最优的模型参数。

第六步实现训练过程监控和结果可视化，实时绘制训练和验证的损失曲线与准确率曲线，直观展示模型的学习进度和收敛情况，为调参和优化提供可视化参考。

第七步完成模型保存和实验记录，将训练得到的最佳模型权重保存到指定文件路径，同时记录完整的实验配置信息、训练参数和最终性能指标，确保实验的可复现性和结果的可追溯性。