【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）

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     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

基于OCSSA-VMD-CNN-BiLSTM的轴承故障诊断研究解析

一、研究背景与核心框架

轴承作为机械系统的关键部件，其故障诊断对设备健康管理至关重要。本研究提出了一种基于 融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA） 、 变分模态分解（VMD） 、 卷积神经网络（CNN） 和 双向长短时记忆网络（BiLSTM） 的复合诊断模型（OCSSA-VMD-CNN-BiLSTM），旨在通过多策略优化与深度学习结合，提升轴承故障诊断的精度与效率。实验数据采用西储大学轴承数据集，涵盖多种故障类型与工况条件。

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二、算法与模型关键技术解析