【故障诊断】基于金豺优化算法GJO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 22:58:27 修改 · 1.5k 阅读

30 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #cnn #matlab

于 2024-09-01 12:21:05 首次发布

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

轴承作为机械设备中重要的部件，其运行状态直接影响着设备的正常运行。轴承故障诊断是机械设备故障诊断的关键环节，也是保障设备安全运行的重要措施。近年来，深度学习技术在故障诊断领域取得了显著进展，但其训练过程容易陷入局部最优，导致诊断精度下降。为了克服这一问题，本文提出了一种基于金豺优化算法GJO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GJO算法的全局搜索能力优化BiTCN的网络参数，从而提高模型的诊断精度。同时，BiTCN能够有效地提取轴承振动信号的时间特征，从而提高故障识别的准确率。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断中取得了良好的效果，优于其他传统方法。

关键词: 轴承故障诊断; 金豺优化算法; 双向时间卷积神经网络; 振动信号

1. 引言

轴承是机械设备中不可或缺的重要部件，其状态直接影响着机械设备的正常运行。轴承故障会导致设备效率降低、维护成本增加甚至引发安全事故。因此，准确及时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赖于专家经验和特征工程，存在效率低、受主观因素影响大等缺点。近年来，深度学习技术的发展为轴承故障诊断提供了新的思路。深度学习模型能够自动学习数据特征，无需人工设计特征，在提高诊断效率的同时也提升了诊断精度。

然而，深度学习模型的训练过程容易陷入局部最优，导致诊断精度下降。为了解决这一问题，本文提出了一种基于金豺优化算法GJO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GJO算法的全局搜索能力优化BiTCN的网络参数，从而提高模型的诊断精度。

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。例如，文献[1]采用卷积神经网络CNN对轴承振动信号进行特征提取，实现了对不同故障类型的识别。文献[2]利用长短期记忆网络LSTM对时间序列数据进行建模，提高了轴承故障诊断的准确率。

然而，现有方法大多采用单向网络结构，无法充分利用时间序列数据的双向信息。此外，深度学习模型的训练过程容易陷入局部最优，导致诊断精度下降。

3. 算法原理

3.1 双向时间卷积神经网络BiTCN

双向时间卷积神经网络BiTCN是一种深度学习模型，它能够同时提取时间序列数据的正向和反向特征，从而提高模型的表达能力。BiTCN的网络结构如图1所示：

图1 BiTCN网络结构示意图

BiTCN的网络结构由两个方向的卷积层组成，分别提取时间序列数据的正向和反向特征。然后，将两个方向的特征进行融合，得到最终的特征表示。最后，使用全连接层和softmax层进行分类预测。

3.2 金豺优化算法GJO

金豺优化算法GJO是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了金豺在自然界中的狩猎行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。GJO算法的流程如下：

初始化金豺种群。
计算每个金豺个体的适应度值。
更新金豺个体的位置。
重复步骤2-3，直到满足停止条件。

3.3 基于GJO优化的BiTCN模型

本文提出的基于GJO优化的BiTCN模型，利用GJO算法优化BiTCN的网络参数。具体步骤如下：

初始化BiTCN模型的参数。
使用GJO算法优化BiTCN模型的参数。
利用训练后的BiTCN模型对轴承数据进行故障诊断。

4. 实验结果与分析

为了验证本文提出的方法的有效性，在公开的轴承数据集上进行了实验。数据集包含四个不同故障类型下的轴承振动信号，分别为内圈故障、外圈故障、滚珠故障和正常状态。

实验结果表明，本文提出的基于GJO优化的BiTCN模型在轴承故障诊断中取得了良好的效果，优于其他传统方法。

5. 结论

本文提出了一种基于金豺优化算法GJO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GJO算法的全局搜索能力优化BiTCN的网络参数，从而提高模型的诊断精度。同时，BiTCN能够有效地提取轴承振动信号的时间特征，从而提高故障识别的准确率。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断中取得了良好的效果，优于其他传统方法。

📣 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