【故障诊断】基于代价敏感布雷格曼散度的旋转机械轴承故障诊断研究附matlab代码

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🔥 内容介绍

旋转机械轴承是现代工业设备中重要的组成部分，其运行状态直接影响设备的正常运行和安全生产。轴承故障诊断是设备状态监测和故障预测的重要手段，对于提高设备可靠性和安全性具有重要意义。近年来，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的轴承故障诊断方法取得了显著的成果。然而，现有的深度学习方法大多忽略了故障诊断中代价敏感性的问题，即不同类型的故障所造成的损失不同，需要根据故障的严重程度进行不同的处理。

本文提出了一种基于代价敏感布雷格曼散度的旋转机械轴承故障诊断方法。该方法首先利用布雷格曼散度度量不同故障类型之间的差异，并根据故障的严重程度对布雷格曼散度进行加权，得到代价敏感的布雷格曼散度。然后，将代价敏感的布雷格曼散度作为损失函数，训练深度神经网络模型进行故障诊断。实验结果表明，该方法能够有效提高故障诊断的准确率和鲁棒性。

1. 引言

旋转机械轴承是现代工业设备中重要的组成部分，其运行状态直接影响设备的正常运行和安全生产。轴承故障诊断是设备状态监测和故障预测的重要手段，对于提高设备可靠性和安全性具有重要意义。近年来，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的轴承故障诊断方法取得了显著的成果。

现有的深度学习方法大多忽略了故障诊断中代价敏感性的问题，即不同类型的故障所造成的损失不同，需要根据故障的严重程度进行不同的处理。例如，滚动体破损和外圈磨损都是常见的轴承故障类型，但滚动体破损造成的损失远大于外圈磨损。如果将这两种故障类型等同对待，可能会导致严重的经济损失和安全隐患。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于代价敏感布雷格曼散度的旋转机械轴承故障诊断方法。该方法首先利用布雷格曼散度度量不同故障类型之间的差异，并根据故障的严重程度对布雷格曼散度进行加权，得到代价敏感的布雷格曼散度。然后，将代价敏感的布雷格曼散度作为损失函数，训练深度神经网络模型进行故障诊断。实验结果表明，该方法能够有效提高故障诊断的准确率和鲁棒性。

2. 相关工作

近年来，基于深度学习的轴承故障诊断方法取得了显著的成果。文献[1]提出了一种基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法，该方法利用卷积神经网络提取轴承振动信号的特征，并进行故障分类。文献[2]提出了一种基于长短期记忆网络的轴承故障诊断方法，该方法利用长短期记忆网络学习轴承振动信号的时间序列特征，并进行故障分类。

上述方法取得了较好的效果，但都忽略了故障诊断中代价敏感性的问题。文献[3]提出了一种基于代价敏感支持向量机的轴承故障诊断方法，该方法根据故障的严重程度对支持向量机进行加权，提高了对严重故障的识别率。文献[4]提出了一种基于代价敏感神经网络的轴承故障诊断方法，该方法根据故障的严重程度对神经网络的输出进行加权，提高了对严重故障的识别率。

本文提出的方法与文献[3]和文献[4]不同，利用布雷格曼散度度量不同故障类型之间的差异，并根据故障的严重程度对布雷格曼散度进行加权，得到代价敏感的布雷格曼散度。布雷格曼散度是一种度量两个概率分布之间差异的有效方法，其具有良好的数学性质，可以方便地进行加权。

3. 方法

本文提出的方法主要包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：对原始的轴承振动信号进行预处理，包括数据清洗、归一化等。

2. 特征提取：利用深度神经网络提取轴承振动信号的特征，例如卷积神经网络或长短期记忆网络。

3. 代价敏感布雷格曼散度计算：根据故障的严重程度对布雷格曼散度进行加权，得到代价敏感的布雷格曼散度。

4. 模型训练：将代价敏感的布雷格曼散度作为损失函数，训练深度神经网络模型进行故障诊断。

5. 模型评估：利用测试数据评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等。

4. 结论

本文提出了一种基于代价敏感布雷格曼散度的旋转机械轴承故障诊断方法，该方法能够有效提高故障诊断的准确率和鲁棒性。实验结果表明，该方法能够有效识别不同类型的轴承故障，并根据故障的严重程度进行不同的处理。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合