【故障诊断】基于斑点鬣狗优化算法SHO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

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🔥 内容介绍

摘要: 轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态的准确诊断对保障设备安全运行至关重要。传统的轴承故障诊断方法依赖于专家经验，效率低且难以处理复杂工况下的数据。近年来，深度学习技术在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强大处理能力备受关注。然而，BiTCN的性能高度依赖于网络参数的优化，而传统的优化算法往往难以找到全局最优解。本文提出了一种基于斑点鬣狗优化算法(SHO)优化BiTCN的轴承故障诊断方法。SHO算法具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点，能够有效地优化BiTCN的网络参数，提高模型的诊断精度和泛化能力。通过在公开轴承数据集上的实验验证，结果表明，该方法相比于其他优化算法和传统方法具有显著的优势，为轴承故障诊断提供了新的思路和有效途径。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；斑点鬣狗优化算法；参数优化；特征提取

1 引言

旋转机械广泛应用于工业生产的各个领域，其可靠性直接关系到生产效率和安全。轴承作为旋转机械的核心部件，其运行状态的监测和故障诊断至关重要。传统的轴承故障诊断方法主要依赖于振动信号分析，包括频谱分析、小波变换等，这些方法需要较强的专业知识和经验，且在处理复杂工况下的非线性、非平稳信号时存在局限性。

随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的轴承故障诊断方法逐渐成为研究热点。卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力，在图像处理和语音识别等领域取得了显著成功，并被应用于轴承故障诊断。然而，传统的CNN无法有效处理时间序列数据中的时间依赖性信息。为此，双向时间卷积神经网络(BiTCN)应运而生。BiTCN结合了双向LSTM的优势，能够同时捕捉时间序列数据中的过去和未来信息，有效提高了对时间依赖性信息的学习能力。

然而，BiTCN的性能高度依赖于网络结构参数和超参数的设置。传统的优化算法，如梯度下降法及其变种，容易陷入局部最优解，难以找到全局最优参数组合。因此，寻求一种高效的优化算法来优化BiTCN网络参数，提升其故障诊断精度和泛化能力至关重要。

本文提出了一种基于斑点鬣狗优化算法(SHO)优化BiTCN的轴承故障诊断方法。SHO算法是一种新型的元启发式优化算法，模拟了斑点鬣狗的狩猎行为，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。本文将SHO算法应用于BiTCN网络参数的优化，并将其应用于轴承故障诊断。实验结果表明，该方法在多个轴承数据集上的表现优于传统的优化算法和方法。

2 双向时间卷积神经网络(BiTCN)

BiTCN结合了CNN和双向LSTM的优势，能够有效提取时间序列数据的空间和时间特征。其核心结构由多个双向时间卷积层、池化层和全连接层组成。双向时间卷积层能够同时提取过去和未来的时间信息，增强模型对时间依赖性的捕捉能力。池化层用于减少模型参数，防止过拟合。全连接层用于将提取的特征映射到故障类型。

BiTCN的网络参数包括卷积核大小、卷积核数量、池化大小、学习率等。这些参数的设置直接影响模型的性能。

3 斑点鬣狗优化算法(SHO)

SHO算法是一种基于群体智能的元启发式优化算法，模拟了斑点鬣狗的合作狩猎行为。算法中，每个斑点鬣狗代表一个潜在的解，通过迭代更新个体位置，最终收敛到全局最优解。SHO算法具有以下优点：

• 全局搜索能力强: SHO算法利用随机搜索机制和局部搜索机制相结合的方式，能够有效地探索解空间，避免陷入局部最优解。

• 收敛速度快: SHO算法的更新机制能够快速引导个体向最优解收敛，提高了算法的效率。

• 参数少: SHO算法的参数较少，易于调整和使用。

4 基于SHO优化BiTCN的轴承故障诊断方法

本文提出的方法将SHO算法用于优化BiTCN网络参数。具体步骤如下：

1. 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、分段等。

2. BiTCN模型构建: 建立BiTCN模型，并初始化网络参数。

3. SHO算法优化: 使用SHO算法优化BiTCN网络参数。以BiTCN模型的准确率作为适应度函数，引导SHO算法搜索最优参数组合。

4. 模型训练与测试: 利用优化后的BiTCN模型对轴承数据进行训练和测试，评估模型的性能。

5 实验结果与分析

本文选取了公开的轴承数据集进行实验验证，并与其他优化算法(如粒子群算法PSO、遗传算法GA)和传统方法(如支持向量机SVM)进行比较。实验结果表明，基于SHO优化BiTCN的轴承故障诊断方法在准确率、精确率、召回率等指标上均取得了显著的提升，证明了该方法的有效性和优越性。

6 结论

本文提出了一种基于斑点鬣狗优化算法SHO优化双向时间卷积神经网络BiTCN实现轴承数据故障诊断的方法。该方法有效地利用了SHO算法的全局搜索能力和BiTCN的特征提取能力，提高了轴承故障诊断的精度和效率。实验结果验证了该方法的优越性，为轴承故障诊断提供了新的技术手段。未来研究将重点关注如何进一步改进SHO算法，以及如何将该方法应用于更复杂和更真实的工业环境中。

📣 部分代码

classdef FlipLayer < nnet.layer.Layer

%%  数据翻转

    methods

        function layer = FlipLayer(name)

            layer.Name = name;

        end

        function Y = predict(~, X)

                 Y = flip(X, 3);

        end

    end

end

%

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