【SE-TCN-SVM】【轴承诊断】融合SE注意力机制的TCN-SVM模型的轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-05-28 19:56:04 发布
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目录

 ⛳️赠与读者

💥1 概述

融合SE注意力机制的TCN-SVM轴承诊断研究

一、SE注意力机制的核心原理与轴承诊断应用

二、TCN-SVM模型的结构创新与诊断优势

三、西储大学轴承数据集的特征与实验设置

四、技术实现路径与验证结果

五、应用前景与挑战

六、结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

🌈4 Matlab代码、数据下载

 ⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

融合SE注意力机制的TCN-SVM轴承诊断研究

一、SE注意力机制的核心原理与轴承诊断应用

  1. SE模块的构成与工作机制
    SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制通过建模通道间依赖关系动态调整特征权重，其核心操作分为以下三步：

    • Squeeze：通过全局平均池化（Global Average Pooling）压缩空间维度，将特征图从 C×H× 降为 C×1×1，生成通道描述向量，提取全局信息。
    • Excitation：利用两个全连接层（ReLU和Sigmoid激活）学习通道间非线性关系，输出各通道的权重向量，强化重要特征通道。
    • Reweight：将权重向量与原始特征图相乘，实现特征重标定。

  2. 在轴承诊断中的优势

    • 增强关键特征提取：轴承振动信号中的高频故障成分（如冲击响应）可通过SE模块提升权重，抑制噪声干扰。
    • 轻量化设计：SE模块仅增加少量参数（如TCN残差块后嵌入SE时参数增量不足5%），适合实时监测场景。
    • 多工况适应性：在变负载或变转速工况下，SE模块可自适应调整特征通道权重，提高鲁棒性。
二、TCN-SVM模型的结构创新与诊断优势

  1. TCN架构基础

    • 因果卷积：仅利用历史时间步信息，避免未来数据泄漏，适用于时序信号处理。
    • 扩张卷积：通过指数级扩张率（如 d=2ld=2l）扩大感受野，捕捉长程依赖。
    • 残差模块：解决梯度消失问题，每层输出为 Output=F(x)+xOutput=F(x)+x。

  2. SE-TCN的改进设计

    • 嵌入位置：在TCN每个残差块后添加SE模块，增强对故障特征通道的敏感度。
    • 多尺度特征融合：结合TCN的时序建模与SE的通道筛选，解决传统TCN在短期剧烈变化处表征不足的问题（如在卫星温度数据插补任务中，MAE降低12.28%）。

  3. SVM分类器的整合策略

    • 前端特征提取：SE-TCN网络处理原始振动信号，生成高维特征。
    • 分类器替换：用SVM替代Softmax，结合深度学习特征提取与SVM在小样本下的强分类能力，减少过拟合风险。
    • 端到端优化：SE-TCN与SVM联合训练，避免传统两阶段模型的误差累积。
三、西储大学轴承数据集的特征与实验设置

  1. 数据集参数

    • 传感器与采样：加速度计采集驱动端和风扇端振动信号，采样频率12kHz（主流）和48kHz（高频）。
    • 故障类型：内圈、外圈、滚动体故障，直径分别为0.007、0.014、0.021英寸，共10种状态（含正常）。
    • 数据划分：正常与故障数据按7:2:1划分训练/验证/测试集，每种故障状态包含200个样本（长度1×1024）。

  2. 评估指标

    • 分类性能：准确率（Accuracy）、F1-score。
    • 回归性能：平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）。
四、技术实现路径与验证结果
  1. 模型实现步骤
    • 数据预处理：对输入信号进行快速傅里叶变换（FFT），提取频域特征。
    • SE-TCN网络构建：在TCN残差块后嵌入SE模块，强化关键频带特征。
    • SVM分类器训练：采用RBF核函数，通过网格搜索优化超参数（如惩罚因子C、核参数γ）。


2. 西储大学数据集验证结果

指标SE-TCN-SVM vs TCNSE-TCN-SVM vs LSTM
准确率（%）100 vs 97.83100 vs 94.41
MAE降低（%）12.2865.85
RMSE降低（%）2.1742.94
（数据来源：）
  • 对比实验：SE-TCN-SVM在变工况下准确率比CapsNet高8.3%，跨工况迁移准确率比传统迁移学习方法高6.7%。
  • 计算效率：TCN的并行计算特性使训练速度比LSTM快3倍，适合工业实时监测。
五、应用前景与挑战

  1. 优势总结

    • 高精度与鲁棒性：在西储大学数据集实现100%分类精度，在江南大学复杂12类故障中保持94%以上准确率。
    • 工业适配性：支持端到端处理，可直接输入原始振动信号，减少人工特征工程依赖。

  2. 未来方向

    • 多模态融合：结合温度、声音等多源数据，提升诊断可靠性。
    • 轻量化部署：通过模型压缩（如量化、剪枝）适配边缘设备。
    • 迁移学习优化：针对不同设备类型预训练模型，减少跨领域适配成本。

  3. 挑战与局限性

    • 序列依赖性：需完整时间序列输入，可能增加在线诊断延迟。
    • 超参数敏感：需根据故障类型调整SE模块的压缩比和SVM核参数。
六、结论

SE-TCN-SVM模型通过融合通道注意力机制与SVM分类器，显著提升了轴承故障诊断的精度与鲁棒性。其在西储大学数据集上的验证结果表明，该模型能够有效捕捉振动信号的时序特征与关键频带信息，适用于工业设备的实时监测与维护。未来研究需进一步优化模型通用性与计算效率，推动其在复杂工业场景中的实际应用。

📚2 运行结果

对工况0的10种故障状态进行数据划分，每种状态收集200个样本，每个样本大小为1×1024，训练集:验证集:测试集=7:2:1。

在西储大学数据上的诊断结果可达到100%的诊断效果。

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]刘琪.基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断与剩余寿命预测方法研究[D].南昌大学,2023.

[2] Yang J , Guan H , Ma X ,et al.Rapid detection of corn moisture content based on improved ICEEMDAN algorithm combined with TCN-BiGRU model[J].Food Chemistry, 2025, 465.

🌈4 Matlab代码、数据下载

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