【故障诊断】基于能量谷优化算法EVO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 22:54:36 修改 · 749 阅读

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#算法 #cnn #matlab

于 2024-09-02 11:35:43 首次发布

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🔥 内容介绍

摘要：滚动轴承作为工业机械中常见的关键部件，其故障诊断对保障生产安全和设备可靠性至关重要。传统的故障诊断方法依赖于专家经验，效率低下且难以适应复杂工况。近年来，深度学习技术在轴承故障诊断领域展现出巨大潜力。本文提出了一种基于能量谷优化算法EVO优化的双向时间卷积神经网络BiTCN模型，用于轴承故障诊断。该模型利用双向时间卷积神经网络提取轴承振动信号的时域和频域特征，并通过能量谷优化算法对模型参数进行优化，提高模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明，与其他方法相比，EVO-BiTCN模型在轴承故障诊断方面取得了显著的性能提升，具有良好的应用前景。

关键词：轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；能量谷优化算法；Matlab

1. 概述

滚动轴承作为机械设备中重要的传动部件，其可靠性直接影响着设备的正常运行。随着设备运行时间的增加，轴承会不可避免地发生磨损，最终导致故障。轴承故障会导致设备停机，造成生产损失和安全隐患。因此，对轴承进行及时有效的故障诊断显得尤为重要。

传统的轴承故障诊断方法主要依赖于经验丰富的专家，通过观察设备运行状态和分析振动信号来判断故障类型。这种方法效率低下，难以适应复杂工况，并且难以应对新型故障。近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在轴承故障诊断领域的应用引起了广泛关注。

深度学习模型能够自动学习数据的特征，并通过复杂的非线性映射关系建立输入与输出之间的对应关系。与传统方法相比，深度学习方法具有更高的准确性和泛化能力，能够适应更复杂的工况。

2. 基于能量谷优化算法EVO的双向时间卷积神经网络BiTCN模型

本文提出了一种基于能量谷优化算法EVO优化的双向时间卷积神经网络BiTCN模型，用于轴承故障诊断。该模型的核心思想是利用双向时间卷积神经网络提取轴承振动信号的时域和频域特征，并通过能量谷优化算法对模型参数进行优化，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

2.1 双向时间卷积神经网络BiTCN

双向时间卷积神经网络BiTCN是一种专门用于处理时间序列数据的深度学习模型。它由多个双向卷积层和池化层组成，能够同时提取时间序列数据的前向和后向特征，从而提高对数据的理解能力。

BiTCN模型的优势在于：

双向特征提取: BiTCN可以同时提取时间序列数据的正向和反向特征，更加全面地理解数据信息。
时间特征提取: BiTCN中的卷积操作能够提取数据的时间特征，例如趋势、周期性等。
非线性映射: 卷积操作和激活函数的组合能够实现非线性映射，提取数据的复杂特征。

2.2 能量谷优化算法EVO

能量谷优化算法EVO是一种基于能量谷原理的全局优化算法。其核心思想是通过模拟能量谷的演化过程来寻找目标函数的全局最优解。EVO算法具有以下特点：

全局搜索: EVO算法能够在整个搜索空间内进行全局搜索，避免陷入局部最优解。
高效搜索: EVO算法的搜索效率较高，能够快速找到最优解。
易于实现: EVO算法的实现相对简单，易于理解和应用。

2.3 EVO-BiTCN模型的构建

EVO-BiTCN模型的构建过程如下：

数据预处理: 对采集到的轴承振动信号进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。
BiTCN模型构建: 建立一个双向时间卷积神经网络模型，并设置模型的参数。
EVO优化: 利用能量谷优化算法对BiTCN模型的参数进行优化，以提高模型的性能。
模型训练: 利用预处理后的数据对EVO-BiTCN模型进行训练。
模型评估: 使用测试数据对训练好的模型进行评估，验证模型的准确性和泛化能力。

3. 实验结果与分析

为了验证EVO-BiTCN模型的有效性，本文选取了来自公开数据集的轴承振动信号进行实验，并与其他方法进行对比。实验结果表明，EVO-BiTCN模型在轴承故障诊断方面取得了显著的性能提升，具有良好的应用前景。

3.1 数据集

实验数据来自公开数据集，包含四种不同类型的轴承故障：内圈故障、外圈故障、滚珠故障和正常状态。数据集包含大量不同速度和负载下的轴承振动信号，能够有效地评估模型的泛化能力。

3.2 实验设计

实验将EVO-BiTCN模型与其他方法进行对比，包括传统的支持向量机(SVM)方法、传统的卷积神经网络(CNN)方法以及其他深度学习方法。实验指标包括准确率、精确率、召回率和F1值。

3.3 实验结果

实验结果表明，EVO-BiTCN模型在轴承故障诊断方面取得了显著的性能提升。与其他方法相比，EVO-BiTCN模型的准确率、精确率、召回率和F1值均有所提高。

4. 结论

本文提出了一种基于能量谷优化算法EVO优化的双向时间卷积神经网络BiTCN模型，用于轴承故障诊断。实验结果表明，EVO-BiTCN模型在轴承故障诊断方面取得了显著的性能提升，具有良好的应用前景。

📣 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