【故障诊断】基于遗传算法GA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 22:50:17 修改 · 906 阅读

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#cnn #matlab #人工智能

于 2024-09-04 12:39:31 首次发布

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🔥 内容介绍

轴承作为机械设备的关键部件，其故障会导致设备停机甚至事故，因此对轴承进行故障诊断至关重要。近年来，深度学习技术在故障诊断领域展现出巨大潜力，其中双向时间卷积神经网络（BiTCN）凭借其强大的时间序列建模能力，在轴承故障诊断中取得了显著成果。然而，BiTCN模型的超参数选择对最终诊断结果的影响较大，传统的试错法效率低下且难以找到最优参数组合。为了解决这一问题，本文提出了一种基于遗传算法GA优化的BiTCN模型，通过GA搜索最佳超参数组合，进一步提升BiTCN在轴承故障诊断中的性能。

1. 问题概述

轴承故障诊断是机械设备维护的重要环节，其目的是及时发现轴承异常并采取措施避免严重后果。传统方法主要依赖于经验和专家知识，存在诊断效率低、难以识别细微故障等问题。深度学习技术的引入为轴承故障诊断带来了新的思路，特别是近年来BiTCN在时间序列数据分析方面展现出的强大能力，使其成为轴承故障诊断领域的热门研究方向。

BiTCN通过同时学习时间序列的过去和未来信息，能够有效提取特征并进行故障识别。然而，BiTCN模型中包含大量的超参数，如卷积核大小、层数、学习率等，这些超参数的设置对模型性能影响很大。传统的试错法寻找最佳参数组合效率低下，且难以找到全局最优解。

2. 基于遗传算法GA优化BiTCN模型

针对BiTCN模型超参数选择问题，本文提出利用遗传算法GA进行优化，寻找最佳超参数组合，以提升BiTCN模型的故障诊断性能。GA是一种启发式搜索算法，通过模拟生物进化过程来搜索最优解。其主要步骤如下：

编码：将BiTCN模型超参数编码成染色体，每个染色体代表一组超参数。
种群初始化：随机生成初始种群，即一系列不同的超参数组合。
适应度函数：定义适应度函数来评估每个染色体对应的模型性能，例如使用准确率、召回率等指标。
选择：根据适应度函数选择适应性较强的染色体进行繁殖。
交叉：对选中的染色体进行交叉操作，生成新的染色体。
变异：对染色体进行随机变异，增加种群的多样性。
循环迭代：重复选择、交叉、变异操作，直到满足停止条件，例如达到最大迭代次数或适应度函数值不再提升。

3. 实验结果

本文使用公开的轴承故障数据集进行了实验，将基于GA优化的BiTCN模型与传统的BiTCN模型进行了比较。实验结果表明，基于GA优化的BiTCN模型在轴承故障诊断方面取得了更高的准确率和召回率，证明了GA优化策略的有效性。

4. Matlab 代码实现

以下提供了基于GA优化BiTCN模型的Matlab代码示例：

% 导入轴承故障数据集 data = load('bearing_data.mat'); X = data.X; % 轴承振动信号 y = data.y; % 故障标签 % 定义BiTCN模型结构 model = BiTCN(); % 定义GA参数 options = optimoptions('ga', ... 'PopulationSize', 100, ... 'MaxGenerations', 100, ... 'EliteCount', 5); % 定义适应度函数 fitnessFunction = @(x) evaluateBiTCN(x, X, y); % 使用GA优化BiTCN模型超参数 [bestParams, ~] = ga(fitnessFunction, ... numel(model.params), [], [], [], [], ... model.paramsLB, model.paramsUB, [], options); % 使用最佳参数训练BiTCN模型 model.params = bestParams; model.train(X, y); % 对测试数据进行故障诊断 y_pred = model.predict(X_test); % 评估诊断结果 accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);

5. 结论

本文提出了一种基于遗传算法GA优化BiTCN模型的轴承故障诊断方法。实验结果表明，该方法能够有效提升BiTCN模型的性能，提高轴承故障诊断的准确率。未来研究方向包括探索更先进的优化算法，提高GA的收敛速度，并研究将该方法应用于其他类型的机械故障诊断。

📣 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