【故障诊断】基于长短时记忆神经网络结合注意力机制LSTM-Attention实现故障诊断附matlab代码

原创已于 2024-11-21 22:43:23 修改 · 1k 阅读

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#神经网络 #lstm #matlab

于 2024-04-09 12:35:33 首次发布

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本文介绍了一种结合长短时记忆神经网络（LSTM）和注意力机制的故障诊断策略，利用LSTM处理时序数据并自动关注关键故障特征，实验结果显示在公开数据集上具有高精度。这种方法有助于提升工业生产中的故障检测和处理能力。

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🔥 内容介绍

本文提出了一种基于长短时记忆神经网络（LSTM）结合注意力机制（Attention）的故障诊断方法。该方法利用LSTM网络对时序数据进行建模，并通过注意力机制关注故障特征，从而提高故障诊断的准确性。

引言

故障诊断是工业生产中关键环节，能够及时发现和处理故障，避免设备损坏和生产事故。传统故障诊断方法主要基于专家知识和统计模型，但这些方法对故障特征的提取和建模能力有限。

近年来，深度学习技术在故障诊断领域得到了广泛应用。LSTM网络是一种循环神经网络，能够处理时序数据，并对长期依赖关系进行建模。注意力机制是一种神经网络模块，能够自动关注输入数据的关键特征。

方法

提出的LSTM-Attention故障诊断方法主要包括以下步骤：

**数据预处理：**对原始时序数据进行归一化、平滑和特征提取。
**LSTM网络：**构建LSTM网络，对预处理后的时序数据进行建模。LSTM网络能够捕获数据中的长期依赖关系。
**注意力机制：**在LSTM网络输出层后添加注意力机制。注意力机制能够自动分配权重，关注故障特征。
**故障诊断：**根据LSTM-Attention网络的输出，利用分类器进行故障诊断。

实验

为了验证提出的方法，在公开的故障诊断数据集上进行了实验。实验结果表明，LSTM-Attention方法在故障诊断任务上取得了较高的准确率和召回率。

讨论

LSTM-Attention故障诊断方法具有以下优点：

**时序建模能力：**LSTM网络能够对时序数据进行建模，捕获故障特征的演变规律。
**注意力机制：**注意力机制能够自动关注故障特征，提高故障诊断的准确性。
**鲁棒性：**LSTM-Attention方法对数据噪声和异常值具有较强的鲁棒性。

结论

本文提出了一种基于LSTM-Attention的故障诊断方法。该方法利用LSTM网络对时序数据进行建模，并通过注意力机制关注故障特征，从而提高了故障诊断的准确性。实验结果表明，该方法具有较好的性能，可用于工业生产中的故障诊断。

📣 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);