【故障诊断】基于变色龙优化算法CSA优化双向时间卷积神经网络BiTCN实现轴承数据故障诊断附Matlab代码

原创已于 2024-11-05 23:00:49 修改 · 906 阅读

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#算法 #cnn #matlab

于 2024-08-29 10:06:56 首次发布

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🔥 内容介绍

轴承是机械设备中重要的旋转部件，其故障会导致设备性能下降甚至停机，造成巨大的经济损失。因此，对轴承故障进行及时准确的诊断至关重要。近年来，深度学习在轴承故障诊断领域取得了显著进展，其中双向时间卷积神经网络(BiTCN)凭借其对时间序列数据的双向建模能力，展现出了良好的性能。然而，BiTCN的超参数优化问题一直是制约其性能提升的关键因素之一。为了解决这一问题，本文提出了一种基于变色龙优化算法(CSA)的BiTCN轴承故障诊断方法。CSA是一种新型的群智能优化算法，具有良好的全局搜索能力和局部搜索能力，能够有效地优化BiTCN的超参数，从而提升模型的诊断精度。实验结果表明，该方法能够有效地识别不同类型的轴承故障，并优于传统的BiTCN方法和其它深度学习方法。

关键词轴承故障诊断; 双向时间卷积神经网络; 变色龙优化算法; 超参数优化; 深度学习

1. 引言

轴承作为机械设备中重要的旋转部件，其状态直接影响着整个设备的正常运行。轴承一旦发生故障，会造成设备性能下降、效率降低甚至停机，给生产带来巨大的经济损失。因此，及时准确地诊断轴承故障，对设备的维护和安全运行至关重要。

传统的轴承故障诊断方法主要依赖于经验丰富的专业人员进行人工判断，这种方法存在主观性和局限性，难以适应复杂多变的实际工况。近年来，随着机器学习和深度学习技术的快速发展，基于数据驱动的轴承故障诊断方法得到了广泛研究和应用。其中，深度学习方法，特别是卷积神经网络(CNN)，在处理时间序列数据方面表现出优越的性能，在轴承故障诊断领域取得了显著进展。

双向时间卷积神经网络(BiTCN)是一种基于CNN的网络结构，能够对时间序列数据进行双向建模，捕捉时间序列数据的时序特征和前后文信息。BiTCN在轴承故障诊断领域展现出良好的性能，但其超参数优化问题一直是制约其性能提升的关键因素之一。

2. 双向时间卷积神经网络(BiTCN)

双向时间卷积神经网络(BiTCN)是一种基于CNN的网络结构，能够对时间序列数据进行双向建模，捕捉时间序列数据的时序特征和前后文信息。BiTCN的网络结构如图1所示，它由两个方向的时间卷积层组成，分别从数据序列的开头和结尾进行卷积，然后将两个方向的卷积结果进行合并，得到最终的特征表示。

[图片] 图1 BiTCN 网络结构示意图

3. 变色龙优化算法(CSA)

变色龙优化算法(CSA)是一种新型的群智能优化算法，受变色龙捕食行为的启发而提出。CSA算法中，每个个体代表一个候选解，其位置表示该解的属性。算法通过模拟变色龙的捕食行为，利用个体之间的相互作用来搜索最优解。CSA算法具有以下优点:

良好的全局搜索能力: CSA算法能够有效地探索搜索空间，避免陷入局部最优。
良好的局部搜索能力: CSA算法能够对有潜力的区域进行深入的搜索，提高求解精度。
参数少、易于实现: CSA算法仅包含少数参数，易于实现和调试。

4. 基于CSA优化BiTCN的轴承故障诊断方法

本文提出了一种基于CSA优化BiTCN的轴承故障诊断方法，该方法利用CSA算法对BiTCN的超参数进行优化，从而提升模型的诊断精度。具体步骤如下:

数据预处理: 对采集到的轴承振动信号进行预处理，包括去噪、归一化等操作。
构建BiTCN模型: 构建一个BiTCN模型，并设置初始超参数。
使用CSA优化超参数: 利用CSA算法对BiTCN模型的超参数进行优化，包括卷积核大小、卷积层数、学习率等。
训练和评估模型: 使用优化后的超参数训练BiTCN模型，并使用测试集评估模型的性能。

5. 实验结果

为了验证本文方法的有效性，我们使用来自公开数据集的轴承振动数据进行了实验。数据集包含不同类型的轴承故障数据，包括内圈故障、外圈故障、滚动体故障以及正常状态。我们将数据分为训练集和测试集，并使用不同的深度学习方法进行对比实验。

实验结果表明，基于CSA优化BiTCN的故障诊断方法能够有效地识别不同类型的轴承故障，并优于传统的BiTCN方法以及其它深度学习方法，例如CNN、LSTM等。同时，该方法对不同类型故障的识别精度较高，能够有效地提高轴承故障诊断的准确率。

6. Matlab代码

% 导入轴承振动数据 data = load('bearing_data.mat'); % 数据预处理 data = preprocess(data); % 构建BiTCN模型 model = BiTCN(); % 设置CSA参数 csa_params = []; % 使用CSA优化BiTCN超参数 model = csa_optimize(model, csa_params); % 训练BiTCN模型 model = train(model, data); % 评估模型性能 performance = evaluate(model, data); % 展示结果 display(performance);

7. 结论

本文提出了一种基于CSA优化BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法利用CSA算法对BiTCN的超参数进行优化，从而提升模型的诊断精度。实验结果表明，该方法能够有效地识别不同类型的轴承故障，并优于传统的BiTCN方法以及其它深度学习方法。

📣 部分代码

%%  数据分析num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例 outdim = 1;                                  % 最后一列为输出num_class = length(unique(res(:,end)));  % 计算类别数 num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数kim = size(res, 2)-1;                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度