【故障诊断】基于减法平均优化算法SABO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

matlab科研社

已于 2024-11-05 22:58:20 修改

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文章标签：算法 cnn matlab

于 2024-09-01 12:19:44 首次发布

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🔥 内容介绍

摘要：轴承作为机械设备中的关键部件，其故障诊断对于设备安全运行至关重要。传统的轴承故障诊断方法往往依赖人工经验，效率低下且难以应对复杂故障。深度学习技术近年来快速发展，为轴承故障诊断提供了一种新的思路。本文提出了一种基于减法平均优化算法SABO优化双向时间卷积神经网络BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法首先利用BiTCN模型提取轴承振动信号的时域和频域特征，然后使用SABO算法对模型参数进行优化，提高模型的泛化能力和诊断精度。实验结果表明，该方法在不同轴承故障类型和不同工况下的诊断精度均高于传统的机器学习方法和未优化的BiTCN模型，具有良好的应用潜力。

关键词：轴承故障诊断，双向时间卷积神经网络，减法平均优化算法，Matlab代码

1. 引言

轴承作为机械设备中的关键部件，其故障会导致设备运行效率降低、安全隐患增加，甚至引发重大安全事故。因此，及时准确地诊断轴承故障对于保障设备安全运行至关重要。传统的轴承故障诊断方法主要依靠人工经验，如听音、振动分析等，这类方法效率低下，难以应对复杂故障，且诊断结果受主观因素影响较大。

近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，也为轴承故障诊断提供了新的思路。深度学习模型能够从大量数据中自动提取特征，并建立复杂的数据模型，为实现更准确、更智能的故障诊断提供可能。

本文提出一种基于减法平均优化算法SABO优化双向时间卷积神经网络BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法利用BiTCN模型提取轴承振动信号的时域和频域特征，并使用SABO算法对模型参数进行优化，提高模型的泛化能力和诊断精度。

2. 相关工作

近年来，深度学习技术在轴承故障诊断领域得到了广泛应用，主要集中在以下几个方面：

卷积神经网络（CNN）：CNN能够有效提取数据的空间特征，因此被广泛应用于轴承故障诊断。文献[1]提出了一种基于CNN的轴承故障诊断方法，利用CNN提取振动信号的时域特征，并取得了良好的诊断效果。
循环神经网络（RNN）：RNN能够处理时间序列数据，因此适用于轴承故障诊断。文献[2]提出了一种基于RNN的轴承故障诊断方法，利用RNN提取振动信号的时间特征，并取得了良好的诊断效果。
自编码器（AE）：AE是一种无监督学习方法，能够从数据中学习到隐含的特征，因此可以用于轴承故障诊断。文献[3]提出了一种基于AE的轴承故障诊断方法，利用AE提取振动信号的特征，并取得了良好的诊断效果。

3. 方法介绍

本文提出了一种基于减法平均优化算法SABO优化双向时间卷积神经网络BiTCN的轴承故障诊断方法，具体流程如下：

数据采集与预处理：使用加速度传感器采集轴承振动信号，并进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等。
特征提取：使用BiTCN模型提取轴承振动信号的时域和频域特征。BiTCN模型是一种双向的卷积神经网络，能够同时提取正向和反向时间序列的特征，因此能够更好地捕捉轴承振动信号中的时间信息。
分类诊断：将提取到的特征输入到分类器中进行分类，从而实现轴承故障诊断。本文使用softmax回归作为分类器。
模型优化：使用SABO算法对BiTCN模型参数进行优化，提高模型的泛化能力和诊断精度。SABO算法是一种基于减法平均的优化算法，能够有效避免传统优化算法陷入局部最优解。

4. 实验与结果

本文使用开源轴承数据集进行实验，数据集包含不同类型轴承在不同工况下的振动信号数据。实验结果表明，基于SABO优化BiTCN的轴承故障诊断方法在不同故障类型和不同工况下的诊断精度均高于传统的机器学习方法和未优化的BiTCN模型。

5. 结论

本文提出了一种基于减法平均优化算法SABO优化双向时间卷积神经网络BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法利用BiTCN模型提取轴承振动信号的时域和频域特征，并使用SABO算法对模型参数进行优化，提高模型的泛化能力和诊断精度。实验结果表明，该方法在不同轴承故障类型和不同工况下的诊断精度均高于传统的机器学习方法和未优化的BiTCN模型，具有良好的应用潜力。

📣 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