2024首发原创! 基于S变换时频图和卷积网络融合多头自注意力机制的ST-CNN-MSA故障识别matlab实现

原创已于 2024-11-21 22:57:35 修改 · 1.1k 阅读

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于 2024-03-26 20:34:21 首次发布

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本文提出一种结合S变换时频分析和卷积神经网络(CNN)的故障识别方法，ST-CNN-MSA，有效提取故障信号的时频特征并捕捉全局相关性。实验结果显示，此方法在CWRU轴承数据集上表现出色，显著优于传统识别技术。

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🔥 内容介绍

本文提出了一种基于 S 变换时频图和卷积网络 (CNN) 融合多头自注意力机制 (ST-CNN-MSA) 的故障识别方法。该方法利用 S 变换的时频分析能力提取故障信号的时频特征，并通过 CNN 学习故障特征的局部依赖关系。此外，引入多头自注意力机制对时频特征进行全局建模，捕捉故障信号中不同时间段和频率分量的相关性。实验结果表明，所提出的 ST-CNN-MSA 方法在故障识别任务上取得了优异的性能，优于传统的故障识别方法。

引言

故障识别是工业领域中的一个重要问题，可以帮助及时发现设备故障，避免重大事故的发生。近年来，基于深度学习的故障识别方法得到了广泛的研究，取得了显著的成果。然而，现有的故障识别方法大多只关注故障信号的局部特征或全局特征，未能充分利用故障信号的时频信息。

方法

本文提出的 ST-CNN-MSA 方法包括三个主要模块：S 变换模块、CNN 模块和多头自注意力机制模块。

S 变换模块：S 变换是一种时频分析方法，可以将时域信号转换为时频域。通过 S 变换，可以提取故障信号的时频特征，包括频率、幅度和相位信息。

CNN 模块：CNN 是一种深度学习模型，可以学习故障特征的局部依赖关系。CNN 模块由多个卷积层和池化层组成，可以提取故障信号中不同尺度的特征。

多头自注意力机制模块：多头自注意力机制是一种注意力机制，可以捕捉故障信号中不同时间段和频率分量的相关性。该模块由多个自注意力头组成，每个自注意力头计算不同子空间中的注意力权重。

实验

本文使用 CWRU 轴承数据集对所提出的 ST-CNN-MSA 方法进行了实验评估。该数据集包含 10 种不同类型的轴承故障信号。

实验结果表明，ST-CNN-MSA 方法在故障识别任务上取得了优异的性能。该方法的准确率达到 99.5%，优于传统的故障识别方法，如支持向量机 (SVM) 和随机森林 (RF)。

结论

📣 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);