【故障诊断】基于白鹭群优化算法ESOA优化双向时间卷积神经网络BiTCN实现轴承数据故障诊断附Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要: 轴承作为机械设备的核心部件，其运行状态直接影响设备的整体性能和可靠性。准确、高效地进行轴承故障诊断对于保障设备安全运行至关重要。本文提出一种基于白鹭群优化算法 (ESOA) 优化双向时间卷积神经网络 (BiTCN) 的轴承故障诊断方法。该方法利用 BiTCN 的优势，有效提取轴承振动信号中的时间特征和上下文信息，并结合 ESOA 算法优化 BiTCN 网络参数，提升模型的诊断精度和泛化能力。通过对公开数据集的实验验证，结果表明该方法在轴承故障诊断任务中具有显著的优越性，相比于传统方法和其它优化算法，实现了更高的诊断准确率和更低的误判率。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；白鹭群优化算法；特征提取；深度学习

1. 引言

随着工业自动化程度的提高和设备运行速度的加快，轴承故障诊断面临着更高的精度和实时性要求。传统的轴承故障诊断方法，如频谱分析、小波变换等，依赖于人工提取特征，存在主观性强、特征提取效率低等问题。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的轴承故障诊断方法逐渐成为研究热点。深度学习模型能够自动学习数据中的复杂特征，无需人工干预，提高了诊断效率和精度。其中，卷积神经网络 (CNN) 因其强大的特征提取能力，被广泛应用于轴承故障诊断领域。

然而，传统的 CNN 仅能捕捉单向的时间信息，忽略了时间序列数据中重要的上下文信息。双向时间卷积神经网络 (BiTCN) 通过结合前向和后向卷积，能够同时捕捉数据的前后文信息，更好地理解时间序列数据的动态变化，从而提高诊断精度。然而，BiTCN 网络结构参数众多，直接采用人工设定参数容易陷入局部最优，影响模型性能。因此，需要一种有效的优化算法来优化 BiTCN 网络参数，提升其诊断性能。

白鹭群优化算法 (ESOA) 是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于白鹭觅食行为。ESOA 算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，适合用于优化复杂的非线性问题。本文提出将 ESOA 算法应用于 BiTCN 网络参数优化，以期提高轴承故障诊断的准确率和效率。

2. 双向时间卷积神经网络 (BiTCN)

BiTCN 网络结构由两个方向的卷积层组成：前向卷积层和后向卷积层。前向卷积层从时间序列数据的起始位置开始提取特征，后向卷积层从结束位置开始反向提取特征。最后，将两个方向的卷积层的输出进行连接，再经过全连接层和 Softmax 层输出最终的故障诊断结果。这种双向结构能够捕捉时间序列数据中的前后文信息，提高模型的表达能力。

BiTCN 的核心在于其卷积操作。卷积核在时间序列上滑动，提取局部特征。通过堆叠多层卷积层，可以提取不同层次的特征，最终实现对复杂时间序列数据的有效表征。BiTCN 的参数包括卷积核大小、卷积核数量、卷积层数等。这些参数的选取直接影响模型的性能。

3. 白鹭群优化算法 (ESOA)

ESOA 算法模拟白鹭觅食的行为，通过迭代搜索最优解。算法中，每个白鹭个体代表一个 BiTCN 网络参数的候选解。白鹭个体根据其适应度值进行位置更新，适应度值越高，则说明对应的 BiTCN 网络参数越优。ESOA 算法通过不断迭代，最终收敛到最优解，即最优的 BiTCN 网络参数。

ESOA 算法具有以下优点：

• 全局搜索能力强: ESOA 算法能够有效避免陷入局部最优，提高寻优效率。

• 收敛速度快: ESOA 算法具有较快的收敛速度，能够在较短时间内找到较优解。

• 参数少: ESOA 算法的参数较少，易于调整和应用。

4. 基于ESOA优化的BiTCN轴承故障诊断方法

本文提出的轴承故障诊断方法，首先利用 BiTCN 网络提取轴承振动信号中的时间特征。然后，利用 ESOA 算法优化 BiTCN 网络的参数，包括卷积核大小、卷积核数量、卷积层数等。优化过程以 BiTCN 网络在验证集上的诊断准确率作为目标函数。最终，利用优化后的 BiTCN 网络对测试集进行故障诊断。

具体步骤如下：

1. 数据预处理: 对轴承振动信号进行预处理，包括去噪、归一化等操作。

2. BiTCN 网络构建: 建立 BiTCN 网络模型，设定初始参数。

3. ESOA 算法优化: 利用 ESOA 算法优化 BiTCN 网络参数，以验证集上的诊断准确率作为目标函数。

4. 模型评估: 利用优化后的 BiTCN 网络对测试集进行故障诊断，并评估模型的性能指标，例如准确率、精确率、召回率和 F1 值。

5. 实验结果与分析

本文采用公开的轴承数据集进行实验验证。实验结果表明，基于 ESOA 优化的 BiTCN 方法在轴承故障诊断任务中取得了优异的性能，诊断准确率显著高于传统的基于小波变换的方法和仅使用BiTCN网络的方法，也优于其他优化算法如粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)优化BiTCN的结果。具体数据将在论文中以表格和图形的形式详细呈现。

6. 结论

本文提出了一种基于 ESOA 优化 BiTCN 的轴承故障诊断方法。该方法有效结合了 BiTCN 的时间特征提取能力和 ESOA 算法的全局寻优能力，显著提高了轴承故障诊断的准确率和效率。实验结果验证了该方法的有效性和优越性，为实际工程应用提供了新的思路。未来的研究工作可以探索更有效的深度学习模型和优化算法，进一步提高轴承故障诊断的精度和实时性，并考虑将该方法应用于更复杂和多样的工业场景。

📣 部分代码

classdef FlipLayer < nnet.layer.Layer

%%  数据翻转

    methods

        function layer = FlipLayer(name)

            layer.Name = name;

        end

        function Y = predict(~, X)

                 Y = flip(X, 3);

        end

    end

end

%

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