分类预测 | Matlab实现CNN-GRU-SAM-Attention卷积门控循环单元融合空间注意力机制的数据分类预测

原创已于 2024-11-06 21:18:59 修改 · 906 阅读

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#分类 #matlab #cnn

于 2024-06-29 12:22:41 首次发布

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🔥 内容介绍

摘要: 柴油机作为重要动力设备，其可靠运行对于生产效率和安全至关重要。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的柴油机故障诊断方法得到了广泛关注。本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和自注意力机制（SAM-Attention）的深度学习模型，用于柴油机故障诊断。该模型利用CNN提取柴油机振动信号的时域特征，并通过GRU捕捉信号的时序依赖性，同时引入SAM-Attention机制，重点关注对故障诊断有重要贡献的特征，进而提高诊断准确率。实验结果表明，该模型在柴油机故障诊断方面取得了良好的效果，优于传统的机器学习方法以及其他深度学习模型。

关键词: 柴油机故障诊断；卷积神经网络；门控循环单元；自注意力机制

一、引言

柴油机作为一种广泛应用于工业、农业、交通运输等领域的动力设备，其可靠运行至关重要。柴油机故障会导致生产停滞、安全事故甚至经济损失，因此对柴油机进行及时准确的故障诊断显得尤为重要。传统的柴油机故障诊断方法主要依赖于人工经验，存在主观性强、诊断效率低等问题。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的柴油机故障诊断方法逐渐成为研究热点。

深度学习模型具有强大的特征提取能力，可以从大量数据中自动学习特征，并用于对复杂信号进行分类识别。在柴油机故障诊断领域，深度学习模型已经取得了显著成果，例如卷积神经网络（CNN）擅长提取时间序列数据的局部特征，循环神经网络（RNN）能够捕捉数据的时序依赖性。然而，现有深度学习模型在处理柴油机故障诊断问题时，仍然存在一些不足。例如，CNN模型难以捕捉长时依赖关系，RNN模型在处理长序列数据时容易出现梯度消失问题。

为了克服上述不足，本文提出了一种结合CNN、GRU和SAM-Attention机制的深度学习模型，用于柴油机故障诊断。该模型充分利用了三种神经网络的优势，并通过自注意力机制提升模型的特征提取能力，进而提高柴油机故障诊断的准确率。

二、模型设计

本文提出的CNN-GRU-SAM-Attention模型主要由以下几个部分组成：

卷积神经网络 (CNN): CNN层用于提取柴油机振动信号的时域特征。每个卷积核会对信号进行卷积操作，以提取不同尺度下的特征信息。
门控循环单元 (GRU): GRU层用于捕捉信号的时序依赖关系。GRU能够有效地解决RNN模型中梯度消失问题，并提取信号的动态特征。
自注意力机制 (SAM-Attention): SAM-Attention机制用于赋予不同特征不同的权重，关注对故障诊断有重要贡献的特征。该机制通过计算特征之间的相关性，为每个特征分配一个权重值，从而增强模型对关键特征的关注程度。

三、模型训练

模型训练采用监督学习方法，使用已标注的柴油机振动信号数据进行训练。训练过程如下：