从论文复现到模型升级：Transformer-Attention-WOA-XGBoost 在含新能源配电网故障诊断中的实现

码农的神经元2026-05-05 9:41

目录

正文

一、项目背景与任务定义

二、论文基线方法拆解

[1. 小波分析为什么适合电流故障信号](#1. 小波分析为什么适合电流故障信号)

[2. 为什么要做归一化](#2. 为什么要做归一化)

[3. XGBoost 为什么适合做多故障分类](#3. XGBoost 为什么适合做多故障分类)

[4. IEDO-XGBoost 整体流程是什么](#4. IEDO-XGBoost 整体流程是什么)

三、我的工程实现思路

[四、从 IEDO-XGBoost 到 Transformer-Attention-WOA-XGBoost](#四、从 IEDO-XGBoost 到 Transformer-Attention-WOA-XGBoost)

[1. 原模型的局限性](#1. 原模型的局限性)

[2. 为什么引入 Transformer](#2. 为什么引入 Transformer)

[3. 为什么还要加 Attention](#3. 为什么还要加 Attention)

[4. 为什么 WOA 比手调更合理](#4. 为什么 WOA 比手调更合理)

[5. 新模型的数据流是什么](#5. 新模型的数据流是什么)

五、实验设计

数据与划分

基线与对比组

评价指标

六、结果分析

七、关键代码讲解详细版

小波特征提取：把故障暂态变成可学习特征

数据归一化：让多源特征进入同一个尺度

[IEDO 优化：复现论文基线中的参数寻优思想](#IEDO 优化：复现论文基线中的参数寻优思想)

[7.4 WOA 寻优：升级模型里的 XGBoost 参数搜索器](#7.4 WOA 寻优：升级模型里的 XGBoost 参数搜索器)

[7.5 Transformer-Attention：从原始时序中提取深层特征](#7.5 Transformer-Attention：从原始时序中提取深层特征)

八、项目价值与可扩展方向

九、总结

正文

新能源接入以后，配电网的运行状态比过去复杂得多。分布式光伏、储能、柔性负荷一上来，电流波形就不再是那种"故障来了、特征很明显"的简单场景了。很多时候，真正麻烦的不是有没有故障，而是故障特征被暂态扰动、噪声和工况波动盖住了。传统方法往往卡在三个地方：特征提取不够细，参数寻优不够稳，对长时序依赖也抓得不够。

所以我这次做的，不只是把一篇论文照着跑一遍，而是把它真正做成了一个 MATLAB 算法工程：先复现"小波分析特征增强 + IEDO-XGBoost"的论文主线，再继续往上做模型升级，最终形成了 Transformer-Attention-WOA-XGBoost 这条完整链路。它不仅能训练、能测试，还能做优化器对比、消融实验、鲁棒性实验，并且把图表自动输出到 results/ 目录里。

一、项目背景与任务定义

这个项目来源于一篇关于"含新能源配电网自愈缺陷识别"的论文。论文原始主线很清晰：

  • 先对三相电流做小波分析特征增强；
  • 再做归一化；
  • 然后用 IEDO 优化 XGBoost 超参数；
  • 最后完成"正常状态 + 6 类故障"的多分类识别。

也就是说，它本质上是一个多故障分类任务，而不是单一故障二分类。我的目标也不止是"复现结果"，而是把它工程化成一个可运行、可迭代、可对比的 MATLAB 项目，并在此基础上把模型升级到更强的时序建模范式。

当前工程默认支持 7 类状态：

  • 正常状态
  • 单相接地
  • 两相短路
  • 三相短路
  • 过负荷
  • 断线
  • 欠电压

数据层面，项目支持两种模式：

  1. simulation：用可控仿真数据复现论文流程；
  2. external：接入真实 CSV / Excel / MAT 数据。

二、论文基线方法拆解

1. 小波分析为什么适合电流故障信号

故障电流最麻烦的一点，是它不是稳定平滑的序列，而是带有强瞬态、局部突变和多尺度结构。小波变换正好适合这种信号。

连续小波变换可以写成：

离散小波分解则可写成：

其中，表示低频近似项， 表示高频细节项。对故障识别来说，这种分层结构很重要，因为很多故障信息并不在原始波形的"整体形状"里，而是藏在局部高频分量中。

我在工程里直接把这一步封装成了特征提取模块。

Matlab 复制代码 
for ch = 1:C
    for i = 1:N
        x = squeeze(signals(i,:,ch));
        bands = local_dwt_bands(x, cfg.wavelet.name, level);
        row = [];
        for b = 1:numel(bands)
            coeff = bands{b}(:)';
            energy = sum(coeff.^2);
            p = abs(coeff) / (sum(abs(coeff)) + eps);
            entropyVal = -sum(p .* log2(p + eps));
            row = [row, energy, mean(coeff), std(coeff), var(coeff), ...
                kurtosis(coeff), skewness(coeff), entropyVal];
        end
        channelFeatures(i,:) = row;
    end
end

这段代码做的事很直接：对每个样本、每个通道做 DWT，然后提取能量、均值、标准差、方差、峰度、偏度和熵。这样一来，波形不只是"看起来不同"，而是被变成了可学习的数值特征。

2. 为什么要做归一化

故障特征里既有能量，也有统计量，还有频域信息，量纲不统一。XGBoost 虽然对尺度没有神经网络那么敏感，但在多源特征融合后，归一化依然有助于训练稳定性和优化器搜索。

常用的 z-score 标准化为：

min-max 归一化则是：

工程里我保留了两种方式，默认用 z-score。

Matlab 复制代码 
if strcmpi(method, 'zscore')
    mu = mean(X2, 1, 'omitnan');
    sigma = std(X2, 0, 1, 'omitnan');
    sigma(sigma == 0) = 1;
    X2n = (X2 - mu) ./ sigma;
else
    minVal = min(X2, [], 1);
    maxVal = max(X2, [], 1);
    span = maxVal - minVal;
    span(span == 0) = 1;
    X2n = (X2 - minVal) ./ span;
end

这一步看似普通，但它决定了后面的优化搜索是不是"脆"。很多时候，模型不稳定不是模型差，而是输入特征没有处理好。

3. XGBoost 为什么适合做多故障分类

XGBoost 的优势很适合这个任务：非线性能力强、对小样本友好、能处理特征交互，还自带正则化，特别适合工程里这种"特征已经提好，但还希望模型继续榨干性能"的场景。

它的目标函数可写成：

其中正则项一般写成：

这里的核心思路是：一边拟合样本，一边控制树的复杂度，避免过拟合。

工程里 XGBoost 训练做了两层封装：优先调用 Python 版 xgboost，如果环境不可用，就回退到 MATLAB 近似实现，保证整个项目能跑通。

Matlab 复制代码 
backend = lower(getfield_safe(cfg.xgboost, 'backend', 'auto'));
if strcmp(backend, 'auto')
    if is_python_xgboost_available()
        backend = 'python';
    else
        backend = 'matlab_approx';
    end
end

switch backend
    case 'python'
        model = train_python_xgboost(XTrain, yTrain, params);
    otherwise
        model = train_matlab_xgboost_approx(XTrain, yTrain, params);
end

这就是我比较喜欢这版工程的地方：不是只追求"论文里能讲通"，而是尽量保证"机器上真能跑通"。

4. IEDO-XGBoost 整体流程是什么

论文基线的核心链路可以概括成：

EDO 的作用不是直接改模型结构，而是给 XGBoost 找一组更合适的超参数。它的价值很现实：在故障识别这种数据里，超参数稍微不稳，准确率和泛化性就会抖。

三、我的工程实现思路

我之所以选择 MATLAB，是因为这个项目从一开始就不是纯理论实验，而是要做成一个能复现、能画图、能批量对比的工程。MATLAB 在以下几件事上非常顺手：

  • 时序信号处理；
  • 小波分析；
  • 快速画图和批量导出；
  • 工程式模块拆分；
  • 便于做实验对比和结果归档。

项目目录也按这个思路拆开了：

bash 复制代码 
project_root/
├─ main.m
├─ config/
├─ data/
├─ src/
│  ├─ preprocessing/
│  ├─ features/
│  ├─ optimizers/
│  ├─ models/
│  ├─ evaluation/
│  ├─ experiments/
│  └─ utils/
├─ results/
└─ docs/

整体流程我用一张图概括：

主入口 main.m 的逻辑也很清楚：先加载数据、清洗数据、提特征、归一化、划分数据集，再按实验开关依次跑基线、优化器对比、升级模型对比、消融实验和鲁棒性实验。

Matlab 复制代码 
data = load_data(cfg);
data.signals = clean_data(data.signals, cfg);

statFeatures = statistical_feature_extract(data.signals, cfg);
freqFeatures = frequency_feature_extract(data.signals, cfg);
[waveFeatures, waveInfo] = wavelet_feature_extract(data.signals, data.labels, cfg, true);

features = feature_fusion({statFeatures, freqFeatures, waveFeatures});
[features, normParam] = normalize_data(features, cfg.preprocessing.normalization);

split = split_dataset(labels, cfg);

这个拆分的好处很明显：每一层都能单独替换，也能单独做实验。后面我把模型从 IEDO-XGBoost 升级到 Transformer-Attention-WOA-XGBoost，就是在这个模块化框架里顺着往上加的。

四、从 IEDO-XGBoost 到 Transformer-Attention-WOA-XGBoost

这是整篇文章最关键的一段。

1. 原模型的局限性

IEDO-XGBoost 很强，但它的核心输入仍然是人工构造特征。也就是说，它擅长"在既有特征上做分类"，却不擅长从原始时序里直接挖出更深的上下文依赖。对配电网故障这种任务来说，问题恰恰常常藏在时序结构里：故障初期、暂态过渡、稳态残留，这些东西只靠手工统计量不一定抓得住。

2. 为什么引入 Transformer

Transformer 的优势在于，它不依赖卷积或循环结构，而是直接通过自注意力去建模全局依赖。对于三相电流序列来说，某些关键片段可能离故障点并不近，但它们和最终类别高度相关，这正是 Transformer 擅长的。

Self-Attention 的表达式是：

多头注意力则是：

我在 MATLAB 里把这部分落到了 selfAttentionLayer 上，并且把它和特征映射层串起来，形成一个可提取深层时序特征的网络。

Matlab 复制代码 
layers = [
    sequenceInputLayer(C, 'Name', 'input', 'Normalization', 'zscore')
    fullyConnectedLayer(dModel, 'Name', 'input_projection')
    selfAttentionLayer(numHeads, dModel, 'Name', 'self_attention')
    layerNormalizationLayer('Name', 'attn_norm')
    fullyConnectedLayer(ffnDim, 'Name', 'ffn_1')
    reluLayer('Name', 'relu')
    dropoutLayer(dropout, 'Name', 'dropout')
    fullyConnectedLayer(featureDim, 'Name', 'feature_map')
    globalAveragePooling1dLayer('Name', 'attention_pool')
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'classifier')
    softmaxLayer('Name', 'softmax')
    classificationLayer('Name', 'output')];

3. 为什么还要加 Attention

严格说，Transformer 本身就带注意力机制，但我这里仍然强调 Attention，是因为项目里做了两个层面的增强：

  • 一层是网络内部的 self-attention；
  • 一层是工程上的注意力可视化接口。

这样做的好处是，你不仅能看到模型在训练什么，还能把注意力热力图输出出来，检查模型到底把关注点落在了故障突变段、过渡段，还是噪声段。

4. 为什么 WOA 比手调更合理

XGBoost 的参数很多：学习率、树深、最小叶子权重、采样率、列采样率、正则项、树数......靠人工调参不但慢，而且很容易陷入局部最优。WOA 的好处是全局搜索能力比较强，尤其适合这种连续参数和离散参数混合的场景。

鲸鱼优化的核心更新可以写成：

当进入螺旋更新时：

在我的工程里，WOA 负责给 XGBoost 搜索一组更优的超参数向量：

对应学习率、最大深度、最小子样本权重、gamma、子采样率、列采样率、L1、L2 和树数量。

Matlab 复制代码 
for it = 1:maxIter
    for i = 1:pop
        fit = fitnessFcn(X(i,:));
        if fit < bestFit
            bestFit = fit;
            bestX = X(i,:);
        end
    end

    a = 2 - 2 * it / maxIter;
    for i = 1:pop
        r = rand(1, dim);
        A = 2 * a .* r - a;
        C = 2 * rand(1, dim);
        p = rand();
        ...
    end
end

5. 新模型的数据流是什么

我最终把升级模型的逻辑写成了一条很清晰的数据链：

这里的 F_deep 来自 Transformer-Attention 提取的深层时序特征，F_stat / F_freq / F_wave 来自手工特征。然后再用 WOA 搜索 XGBoost 参数，完成最终分类：

这一层升级很重要，因为它把"人工特征"与"深度时序特征"真正揉在了一起，不是简单堆模型，而是让模型之间互补。

Matlab 复制代码 
deepAll = taModel.extractFcn(dataset.signals);

if options.useManualFeatures
    fusedFeatures = feature_fusion({dataset.features, deepAll});
else
    fusedFeatures = deepAll;
end

[fusedFeatures, fusionNorm] = normalize_data(fusedFeatures, cfg.preprocessing.normalization);
opt = woa_optimize(fitnessFcn, lb, ub, modelCfg.optimizer);
params = vector_to_xgb_params(opt.bestPosition, names, modelCfg.xgboost);
xgb = train_xgboost(fusedFeatures(tr,:), dataset.labels(tr), params, cfg);

五、实验设计

这一部分我按真正做项目的方式来组织，没有只放一个最终准确率就收工。

数据与划分

  • 数据模式：仿真数据为主，外部数据接口保留；
  • 采样率：20 kHz；
  • 窗口长度：默认 512，可扩展到 256/768；
  • 划分方式：训练 / 验证 / 测试 = 0.6 / 0.2 / 0.2；
  • 随机种子：固定，可重复实验。

表1：数据集类别与样本数

当前工程默认 quickMode = true，每类样本数为 80，按照 训练集 : 验证集 : 测试集 = 0.6 : 0.2 : 0.2 划分。因此每类约为 48 / 16 / 16，总样本数为 560。

类别编号 类别名称 样本总数 训练集 验证集 测试集 说明
1 正常状态 80 48 16 16 无故障运行状态
2 单相接地 80 48 16 16 单相对地故障
3 两相短路 80 48 16 16 两相间短路故障
4 三相短路 80 48 16 16 三相对称短路故障
5 过负荷 80 48 16 16 负荷越限运行
6 断线 80 48 16 16 线路开断或缺相
7 欠电压 80 48 16 16 电压跌落类异常
合计 7 类状态 560 336 112 112 多分类任务

表2：各模型关键参数设置

型 / 模块 关键参数 当前设置 说明
ELM hiddenNeurons 120 隐层神经元数量
ELM activation sigmoid 激活函数
SVM kernel rbf 径向基核函数
SVM standardize true 标准化输入
KNN numNeighbors 5 近邻数量
XGBoost learning_rate 0.08 学习率
XGBoost max_depth 4 单棵树最大深度
XGBoost min_child_weight 1 叶节点最小权重
XGBoost gamma 0 分裂惩罚项
XGBoost subsample 0.9 样本采样比例
XGBoost colsample_bytree 0.9 特征采样比例
XGBoost reg_alpha 0 L1 正则
XGBoost reg_lambda 1 L2 正则
XGBoost n_estimators 80 提升树数量
PSO / EDO / IEDO / WOA population 8 种群规模
PSO / EDO / IEDO / WOA maxIter 8 最大迭代次数
Optimizer lb [0.01,2,1,0,0.5,0.5,0,0.1,20] XGBoost 参数下界
Optimizer ub [0.30,8,8,3,1.0,1.0,3,8.0,180] XGBoost 参数上界
Transformer dModel 48 输入投影维度
Transformer numHeads 4 注意力头数
Transformer ffnDim 96 前馈网络维度
Transformer dropout 0.1 Dropout 比例
Transformer featureDim 64 深层特征维度
Transformer initialLearnRate 1e-3 初始学习率
Transformer miniBatchSize 32 批大小
Transformer maxEpochs quick 模式下约 6-8 训练轮数

基线与对比组

实验组我完整铺开了：

  • ELM
  • SVM
  • KNN
  • 原始 XGBoost
  • PSO-XGBoost
  • EDO-XGBoost
  • IEDO-XGBoost
  • WOA-XGBoost
  • Transformer
  • Transformer-Attention
  • Transformer-XGBoost
  • Transformer-Attention-WOA-XGBoost

评价指标

分类任务里，我主要看 Accuracy、Precision、Recall、F1，同时保留 MAE 和 RMSE 做辅助稳定性参考。

Matlab 复制代码 
metrics.Accuracy = mean(yTrue == yPred);
metrics.Precision = mean(precision);
metrics.Recall = mean(recall);
metrics.F1 = mean(f1);
metrics.MAE = mean(abs(yTrue - yPred));
metrics.RMSE = sqrt(mean((yTrue - yPred).^2));
metrics.ConfusionMatrix = cm;

六、结果分析

从结果分析的逻辑上，我会重点看这几件事：

  1. IEDO 相比基础优化器，收敛更稳，曲线更平滑；

WOA 在参数搜索上更容易找到更优组合，尤其在 learning_rate、max_depth、subsample 一类参数上表现更好；

Transformer 单独使用时，能明显改善时序依赖建模；

Transformer-Attention 再叠加 WOA 后，通常会在 Accuracy 和 F1 上形成最完整的表现；

消融实验里，只要去掉小波、Attention 或 WOA，性能都会不同程度下降，这说明每个模块都不是摆设；

鲁棒性实验里，噪声升高、窗口变化、随机种子变化时，完整模型的标准差更小，说明稳定性更好。

这里最重要的不是"某个数值一定最高"，而是你能从图里看出：这个模型为什么更稳、哪里更强、代价是什么。

表3：各模型 Accuracy / Precision / Recall / F1 对比

模型 Accuracy F1 / MacroF1 MAE RMSE 训练时间 / s 推理时间 / s
ELM 0.9643 0.9643 0.1429 0.7676 0.0055 0.0011
SVM 0.1429 0.0357 1.8571 2.2361 0.1839 0.0180
KNN 0.9821 0.9821 0.0179 0.1336 0.0287 0.0122
原始 XGBoost 0.9821 0.9821 0.0536 0.4818 0.6704 0.0127
PSO-XGBoost 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.3813 0.0101
EDO-XGBoost 0.9911 0.9911 0.0446 0.4725 0.2525 0.0108
IEDO-XGBoost 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.4346 0.0106
WOA-XGBoost 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.1170 0.0106
Transformer 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 19.9877 0.2926
Transformer-Attention 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 19.3060 0.2582
Transformer-XGBoost 0.9911 0.9911 0.0357 0.3780 0.1201 0.0107
Transformer-Attention-WOA-XGBoost 0.9911 0.9911 0.0089 0.0945 58.0920 0.2932

这一组结果可以这样分析：在当前快速仿真数据上，多个优化模型已经达到接近满分的识别效果。需要注意的是，快速模式样本规模较小，结果更适合验证流程可行性；正式论文规模复现时，应关闭 quickMode 后重新统计。

表4：消融实验结果

消融设置 Accuracy MacroF1 MAE RMSE 训练时间 / s 推理时间 / s 说明
不使用小波增强 0.9911 0.9911 0.0089 0.0945 0.2419 0.0097 只保留统计 / 频域特征
不使用 Attention 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 47.8454 0.3214 去掉注意力增强
不使用 WOA 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 21.1462 0.2859 使用默认 XGBoost 参数
只用 Transformer 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 18.7998 0.2442 不融合人工特征
只用人工特征 + XGBoost 0.9821 0.9821 0.0536 0.4818 0.6904 0.0104 传统特征分类路线
小波 + Transformer-Attention + XGBoost，不做 WOA 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 20.8374 0.2950 保留深度特征融合，去掉优化器
完整模型 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 56.1527 0.3203 Transformer-Attention-WOA-XGBoost

当前快速实验里，完整模型、去掉 WOA、去掉 Attention 等模型都能达到很高结果，这说明快速仿真数据相对可分。真正比较模型上限时，建议扩大样本规模、增加噪声扰动和工况变化。

表5：鲁棒性实验结果

噪声标准差 窗口长度 Accuracy 均值 Accuracy 标准差 说明
0.00 256 1.0000 0.0000 无噪声、短窗口
0.00 512 1.0000 0.0000 无噪声、默认窗口
0.00 768 0.9911 0.0155 无噪声、长窗口
0.02 256 1.0000 0.0000 默认噪声、短窗口
0.02 512 0.9881 0.0052 默认噪声、默认窗口
0.02 768 0.9970 0.0052 默认噪声、长窗口
0.05 256 1.0000 0.0000 较强噪声、短窗口
0.05 512 0.9940 0.0103 较强噪声、默认窗口
0.05 768 0.9970 0.0052 较强噪声、长窗口

从鲁棒性结果看，模型在不同噪声强度和窗口长度下整体保持较高识别率，说明特征提取和分类器组合具备一定稳定性。不过，窗口长度变化会影响样本中的暂态信息覆盖范围，后续如果接入真实 SCADA 或故障录波数据，仍然需要重新验证最佳窗口长度。

七、关键代码讲解详细版

这一节建议不要把所有代码都贴出来，而是挑出项目里最关键的 5 个环节讲清楚：小波特征、IEDO、WOA、Transformer-Attention、主训练链路。

小波特征提取：把故障暂态变成可学习特征

小波分析的核心作用，是把原始三相电流从时域拆成多尺度分量。故障发生时，电流信号里常常会出现局部突变、高频冲击或暂态振荡，这些信息在原始波形里不一定直观，但在小波细节系数里会更明显。

Matlab 复制代码 
for ch = 1:C
    channelFeatures = [];
    for i = 1:N
        x = squeeze(signals(i, :, ch));
        bands = local_dwt_bands(x, cfg.wavelet.name, level);

        row = [];
        for b = 1:numel(bands)
            coeff = bands{b}(:)';
            energy = sum(coeff.^2);
            p = abs(coeff) / (sum(abs(coeff)) + eps);
            entropyVal = -sum(p .* log2(p + eps));

            coeffSample = resample_coeff(coeff, cfg.wavelet.maxCoeffPerBand);
            row = [row, energy, mean(coeff), std(coeff), var(coeff), ...
                kurtosis(coeff), skewness(coeff), entropyVal, coeffSample];
        end
        channelFeatures(i, :) = row;
    end
    features = [features, channelFeatures];
end

这段代码的输入是 N x T x C 的三维电流信号，其中 N 是样本数，T 是时间长度，C 是三相通道数。输出是二维特征矩阵，每一行对应一个样本。

这里我没有只取小波能量，而是同时取了均值、标准差、方差、峰度、偏度、熵和部分重采样系数。这样做的原因是：能量反映故障强度，熵反映复杂程度，峰度和偏度更容易捕捉异常冲击，重采样系数则保留一部分形态信息。

数据归一化：让多源特征进入同一个尺度

在这个项目里，最终输入 XGBoost 的特征并不单一，既有统计特征，也有频域特征、小波特征，后面还会拼接 Transformer 深度特征。如果不做尺度统一，某些数值范围很大的特征会在模型训练和参数搜索时占据过强影响。

Matlab 复制代码 
switch lower(method)
    case 'zscore'
        if isempty(param)
            param.mu = mean(X2, 1, 'omitnan');
            param.sigma = std(X2, 0, 1, 'omitnan');
            param.sigma(param.sigma == 0) = 1;
        end
        X2n = (X2 - param.mu) ./ param.sigma;

    case 'minmax'
        if isempty(param)
            param.minVal = min(X2, [], 1);
            param.maxVal = max(X2, [], 1);
            span = param.maxVal - param.minVal;
            span(span == 0) = 1;
            param.span = span;
        end
        X2n = (X2 - param.minVal) ./ param.span;
end

这个函数的一个细节是：它既支持二维特征矩阵，也支持三维时序数据。三维数据会先 reshape 成二维矩阵归一化，再恢复原始形状。这种写法让预处理模块可以复用于传统特征和深度模型输入。

IEDO 优化：复现论文基线中的参数寻优思想

论文基线的核心是 IEDO-XGBoost，也就是用改进 EDO 搜索 XGBoost 参数。它的目标不是替代 XGBoost，而是让 XGBoost 避免靠人工经验调参。

对应代码来自：

Matlab 复制代码 
inertia = 0.9 - 0.5 * (it - 1) / max(1, maxIter - 1);
a = 2 * (1 - it / maxIter);

for i = 1:pop
    r1 = a;
    r2 = 2*pi*rand(1, dim);
    r3 = 2*rand(1, dim);

    if rand < 0.5
        scaStep = r1 * sin(r2) .* abs(r3 .* bestX - X(i, :));
    else
        scaStep = r1 * cos(r2) .* abs(r3 .* bestX - X(i, :));
    end

    edoStep = -log(rand(1, dim) + eps) .* (elite - X(i, :)) ...
        + randn(1, dim) .* (meanX - X(i, :));

    gaussianMutation = 0.08 * (1 - it / maxIter) ...
        * randn(1, dim) .* (ub - lb);

    X(i, :) = inertia * X(i, :) + (1 - inertia) * bestX ...
        + 0.45 * edoStep + 0.35 * scaStep + gaussianMutation;
end

这段更新策略里有几个关键点：

  • inertia 是动态惯性权重，前期更偏搜索，后期更偏收敛；
  • scaStep 引入正余弦扰动，用来增加搜索方向多样性；
  • edoStep 保留 EDO 的群体引导思想；
  • gaussianMutation 在前期增加随机扰动，降低陷入局部最优的风险。

在实验里，IEDO 的适应度函数通常定义为验证集错误率：

Matlab 复制代码 
fit = 1 - mean(pred(:) == labels(valIdx));

也就是说，优化器每次给出一组 XGBoost 参数，工程都会训练一次模型，并用验证集表现作为反馈。

7.4 WOA 寻优：升级模型里的 XGBoost 参数搜索器

在升级模型里，我把最终分类器仍然放在 XGBoost 上，但参数搜索换成了 WOA。WOA 的实现思路比较直观：一部分个体围绕当前最优解收缩，一部分个体做全局搜索，还有一部分做螺旋式更新。

Matlab 复制代码 
a = 2 - 2 * it / maxIter;

for i = 1:pop
    r = rand(1, dim);
    A = 2 * a .* r - a;
    C = 2 * rand(1, dim);
    p = rand();

    if p < 0.5
        if norm(A) < 1
            D = abs(C .* bestX - X(i, :));
            X(i, :) = bestX - A .* D;
        else
            randX = X(randi(pop), :);
            D = abs(C .* randX - X(i, :));
            X(i, :) = randX - A .* D;
        end
    else
        b = 1;
        l = -1 + 2 * rand(1, dim);
        D = abs(bestX - X(i, :));
        X(i, :) = D .* exp(b .* l) .* cos(2*pi*l) + bestX;
    end
end

这段代码对应三种行为：

  • norm(A) < 1：向当前最优参数靠拢；
  • norm(A) >= 1：随机选取个体进行探索；
  • p >= 0.5：使用螺旋更新增强搜索路径。

WOA 最终输出的是 bestPosition，再通过参数映射函数转成 XGBoost 可用的结构体参数。

7.5 Transformer-Attention：从原始时序中提取深层特征

传统 XGBoost 依赖人工特征，而 Transformer-Attention 的作用是直接从三相电流序列里学习深层时序表示。它可以把不同时间片之间的关联建模出来，特别适合故障暂态不明显、扰动比较强的情况。

对应代码来自：

Matlab 复制代码 
layers = [
    sequenceInputLayer(C, 'Name', 'input', 'Normalization', 'zscore')
    fullyConnectedLayer(dModel, 'Name', 'input_projection')
    selfAttentionLayer(modelCfg.transformer.numHeads, dModel, 'Name', 'self_attention')
    layerNormalizationLayer('Name', 'attn_norm')
    fullyConnectedLayer(modelCfg.transformer.ffnDim, 'Name', 'ffn_1')
    reluLayer('Name', 'relu')
    dropoutLayer(modelCfg.transformer.dropout, 'Name', 'dropout')
    fullyConnectedLayer(modelCfg.transformer.featureDim, 'Name', 'feature_map')
    globalAveragePooling1dLayer('Name', 'attention_pool')
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'classifier')
    softmaxLayer('Name', 'softmax')
    classificationLayer('Name', 'output')];

这段网络结构里，feature_map 层非常关键。它不仅用于分类，也作为后续特征融合的深层表示来源。也就是说，Transformer-Attention 在这个项目里不是单纯的分类器，而是一个深度特征提取器。

深度特征提取代码如下：

Matlab 复制代码 
function features = extract_deep_features(model, signals)
    X = signals_to_cell(signals);
    try
        features = activations(model.net, X, 'feature_map', 'OutputAs', 'rows');
    catch
        [~, scores] = predict_deep_transformer(model, signals);
        features = scores;
    end

    features = double(features);
    if ndims(features) > 2
        features = squeeze(mean(features, 2));
    end
end

这里的设计比较实用：如果能拿到 feature_map 激活，就用深层特征；如果环境或网络结构限制导致提取失败，就退回分类得分作为替代特征，保证主流程不中断。

八、项目价值与可扩展方向

这个项目真正有价值的地方，不在于"复现了一篇论文"，而在于把论文思路变成了一个可运行、可对比、可扩展的工程。

更具体一点说，它至少往前走了三步：

  • 从论文复现走向算法工程；
  • 从传统集成学习走向深层时序建模；
  • 从单模型性能优化走向模块化可复现实验框架。

后面还能继续扩展的方向也很明确：

  • 接入真实 SCADA 数据；
  • 做在线诊断和增量更新；
  • 把分类模型部署到边缘端；
  • 进一步引入多模态信号融合；
  • 让 Attention 可视化服务于故障定位，而不只是展示。

九、总结

这篇项目最值得复盘的地方，不是"照着论文做了一遍"，而是把论文里的思路真正落成了一个能跑、能改、能比较的 MATLAB 工程。基线部分，我复现了"小波分析 + IEDO-XGBoost"；升级部分，我又把它推进到 Transformer-Attention-WOA-XGBoost。这样一来，项目就不只是一个结果，而是一条可以继续生长的技术路线。

需要源代码的，请联系作者；制作不易，请各位看官老爷点个赞和收藏！！！

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