基于离散韦格纳分布DWVD结合卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的故障诊断研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-23 23:10:39 发布

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#cnn #支持向量机 #matlab

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💥1 概述

基于离散韦格纳分布DWVD结合卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的故障诊断研究

摘要：本文提出一种基于离散韦格纳分布（DWVD）结合卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的故障诊断模型（DVCS）。该模型首先利用DWVD对故障信号进行时频分析，提取信号的时频特征；随后通过CNN对时频特征进行深度学习，自动提取更具判别性的高级特征；最后利用SVM进行故障分类。实验采用凯斯西储大学（CWRU）的10种轴承故障数据，在Matlab 2023a环境下验证模型性能。结果表明，DVCS模型在故障诊断准确率、鲁棒性和泛化能力上均优于传统方法，为复杂系统故障诊断提供了新的解决方案。

关键词：离散韦格纳分布；卷积神经网络；支持向量机；故障诊断；时频分析

1. 引言

随着工业系统复杂性的增加，故障诊断成为保障系统安全、稳定运行的关键技术。传统故障诊断方法主要依赖人工特征提取和分类算法，存在特征提取主观性强、分类性能受限于数据分布等问题。近年来，深度学习技术因其强大的特征学习能力在故障诊断领域得到广泛应用，但纯深度学习模型在处理小样本、非线性分类问题时仍存在局限性。

本文提出一种基于离散韦格纳分布（DWVD）结合卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的故障诊断模型（DVCS）。该模型通过DWVD提取信号的时频特征，利用CNN自动学习高级特征，最后通过SVM实现精确分类。实验表明，DVCS模型在故障诊断性能上显著优于传统方法，为复杂系统故障诊断提供了新的思路。

2. 理论基础

2.1 离散韦格纳分布（DWVD）

离散韦格纳分布（DWVD）是一种时频分析方法，能够同时反映信号在时域和频域的局部特性。与短时傅里叶变换（STFT）和小波变换相比，DWVD具有更高的时频分辨率，能够更准确地捕捉信号的非平稳特性。在故障诊断中，DWVD可以有效提取故障信号的时频特征，为后续分类提供丰富的判别信息。

2.2 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，通过卷积层、池化层和全连接层的交替堆叠，自动从原始数据中提取多层次、多尺度的抽象特征。CNN的核心优势在于其局部感知和权值共享机制，能够显著减少参数数量，提高模型鲁棒性。在故障诊断中，CNN可以自动学习故障信号的局部模式和全局结构，避免人工特征提取的主观性和局限性。

2.3 支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习算法，通过寻找最优超平面实现数据分类。SVM的核心思想是最大化类别间隔，从而在有限样本下获得良好的泛化性能。SVM的核函数技巧可以将其扩展到高维特征空间，处理非线性分类问题。在故障诊断中，SVM可以利用CNN提取的高级特征进行精确分类，尤其适用于小样本和非线性分类场景。