极高创新性！基于斑马算法优化并行卷积神经网络注意力机制结合支持向量机ZOA-PCNN-AT-SVM的轴承故障识别附matlab代码-优快云博客

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本文介绍了一种创新的轴承故障识别方法ZOA-PCNN-AT-SVM，结合斑马算法优化的并行卷积神经网络和注意力机制，以及支持向量机进行分类。这种方法在CWRU数据集上表现出高精度、鲁棒性和实时性，为旋转机械健康监测提供了新策略。

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🔥 内容介绍

轴承故障识别在旋转机械健康监测中至关重要。本文提出了一种基于斑马算法优化并行卷积神经网络注意力机制结合支持向量机（ZOA-PCNN-AT-SVM）的轴承故障识别新方法。该方法融合了斑马算法、并行卷积神经网络、注意力机制和支持向量机的优点，具有很高的创新性和优异的故障识别性能。

引言

轴承是旋转机械中的关键部件，其故障会对机械设备造成严重后果。因此，轴承故障识别对于确保机械设备的安全可靠运行至关重要。近年来，基于深度学习的轴承故障识别方法取得了显著进展，但仍存在一些挑战，如特征提取能力不足、计算量大等。

方法

为了解决上述挑战，本文提出了ZOA-PCNN-AT-SVM方法。该方法主要包括以下几个步骤：

**数据预处理：**对原始轴承振动信号进行预处理，包括归一化、去噪和特征提取。
**斑马算法优化并行卷积神经网络（ZOA-PCNN）：**利用斑马算法优化并行卷积神经网络的超参数，提高特征提取能力。
**注意力机制（AT）：**引入注意力机制，关注重要特征，抑制无关特征。
**支持向量机（SVM）：**采用支持向量机作为分类器，对提取的特征进行分类。

实验结果

本文使用CWRU轴承数据集对所提出的ZOA-PCNN-AT-SVM方法进行了评估。实验结果表明：

ZOA-PCNN-AT-SVM方法在不同故障类型和故障严重程度下的识别准确率均高于其他对比方法。
ZOA-PCNN-AT-SVM方法具有较高的鲁棒性，对噪声和不平衡数据有较强的抵抗力。
ZOA-PCNN-AT-SVM方法的计算量相对较小，适合于实时故障识别。

结论

本文提出的ZOA-PCNN-AT-SVM方法是一种创新且高效的轴承故障识别方法。该方法融合了斑马算法、并行卷积神经网络、注意力机制和支持向量机的优点，具有很高的特征提取能力、鲁棒性和实时性。该方法为轴承故障识别领域提供了新的思路，具有广阔的应用前景。pcnn.png)

图1. PCNN网络结构

PCNN的处理过程包括以下几个步骤：

输入层：将预处理后的振动信号输入到PCNN网络。
卷积层：使用卷积核对输入信号进行卷积操作，提取特征。
激活函数：对卷积结果应用激活函数，引入非线性。
链接层：将不同卷积核提取的特征进行链接，形成新的特征图。
池化层：对链接后的特征图进行池化操作，减少特征维度。

2.3 斑马算法优化

斑马算法是一种基于斑马迁徙行为的优化算法。它模拟斑马群体的集体行为，通过个体的相互作用和环境反馈来寻找最优解。

在本文中，斑马算法被用来优化PCNN的超参数，包括卷积核大小、步长、激活函数等。通过优化这些超参数，可以增强PCNN的特征提取能力。

2.4 注意力机制

注意力机制是一种神经网络技术，可以提高模型对重要信息的关注度。在本文中，注意力机制被引入PCNN中，以增强模型对故障特征的识别能力。

注意力机制的实现过程如下：

计算特征图的权重：使用一个卷积层对特征图进行卷积操作，生成权重图。
归一化权重图：对权重图进行softmax操作，将权重归一化到0到1之间。
加权特征图：将权重图与特征图相乘，得到加权后的特征图。

2.5 支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，具有良好的分类性能。在本文中，SVM被用来对PCNN提取的特征进行分类，识别轴承故障类型。

3. 实验

为了验证本文提出的ZOA-PCNN-AT-SVM方法的有效性，在Case Western Reserve University (CWRU)轴承故障数据集上进行了实验。该数据集包含了正常轴承和四种不同故障类型的振动信号。

3.1 实验设置

实验中，将原始振动信号分割成长度为1024的子序列，并使用滑动窗口技术提取特征。PCNN网络的超参数通过斑马算法优化，注意力机制的权重通过反向传播算法训练。SVM分类器使用径向基核函数（RBF）。

3. 结论

本文提出了一种基于斑马算法优化并行卷积神经网络注意力机制结合支持向量机（ZOA-PCNN-AT-SVM）的轴承故障识别方法。该方法利用斑马算法优化PCNN的超参数，增强了PCNN的特征提取能力。同时，注意力机制被引入PCNN中，提高了模型对故障特征的关注度。此外，支持向量机（SVM）被用来对提取的特征进行分类，提高了模型的泛化能力。实验结果表明，ZOA-PCNN-AT-SVM方法具有较高的分类精度，为轴承故障识别提供了新的思路。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);