【故障诊断】基于飞蛾扑火优化算法MFO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，其故障诊断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往往依赖于专家经验，效率低且准确率有限。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)凭借其强大的时间序列处理能力备受关注。然而，BiTCN的网络结构参数对诊断性能影响巨大，其优化过程复杂且耗时。本文提出了一种基于飞蛾扑火优化算法(MFO)优化BiTCN的轴承故障诊断方法。利用MFO算法自动寻优BiTCN的网络参数，提升模型的泛化能力和诊断精度。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断中取得了优于传统方法和未经优化的BiTCN的性能，验证了其有效性和可行性。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络(BiTCN)；飞蛾扑火优化算法(MFO)；参数优化；深度学习

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，其运行状态直接影响着整机的性能。因此，准确、高效的轴承故障诊断技术至关重要。传统的轴承故障诊断方法主要包括振动分析、油液分析等，这些方法依赖于专家的经验和知识，诊断效率低，且难以处理复杂的故障类型和非线性特征。

近年来，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的成功。而时间卷积神经网络(TCN)则继承了CNN的优势，并针对时间序列数据进行了改进，能够有效地捕捉时间序列数据的长程依赖关系。双向时间卷积神经网络(BiTCN)进一步扩展了TCN的网络结构，通过结合正向和反向时间卷积，能够更全面地提取时间序列数据的特征信息，从而提高诊断精度。

然而，BiTCN网络结构中的参数众多，如卷积核大小、卷积核数量、网络层数等，这些参数的选择直接影响着模型的性能。手动调整这些参数不仅费时费力，而且难以找到全局最优解。因此，如何有效地优化BiTCN的网络参数成为提高轴承故障诊断精度的关键问题。

元启发式优化算法由于其具有全局搜索能力和自适应性，在优化复杂问题方面表现出色。飞蛾扑火优化算法(MFO)是一种新型的元启发式优化算法，其模拟了飞蛾趋光性的自然现象，具有寻优速度快、收敛性能好等优点。本文将MFO算法应用于BiTCN网络参数的优化，提出了一种基于MFO优化BiTCN的轴承故障诊断方法。

2. 双向时间卷积神经网络(BiTCN)

BiTCN网络结构由多个双向时间卷积层、池化层和全连接层构成。每个双向时间卷积层包含一个正向时间卷积层和一个反向时间卷积层，分别提取时间序列数据中的正向和反向特征信息。正向时间卷积层从左到右处理时间序列数据，而反向时间卷积层从右到左处理时间序列数据。这种双向卷积结构能够更有效地捕捉时间序列数据的上下文信息，提高模型的表达能力。

池化层用于降低数据维度和减少计算量，同时能够增强模型的鲁棒性。全连接层将卷积层的输出转换为最终的诊断结果。BiTCN网络通过反向传播算法进行训练，优化网络参数，最小化损失函数。

3. 飞蛾扑火优化算法(MFO)

MFO算法模拟了飞蛾趋光的行为，通过模拟飞蛾在光源周围螺旋飞行来搜索最优解。算法中，每个飞蛾代表一个候选解，其位置表示网络参数的取值。算法通过更新飞蛾的位置来搜索最优解，最终找到使目标函数值最小的网络参数组合。

4. 基于MFO优化BiTCN的轴承故障诊断方法

本文提出的方法将MFO算法用于优化BiTCN的网络参数。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，包括降噪、分段和特征提取等。
(2) BiTCN模型构建: 构建BiTCN模型，初始化网络参数。
(3) MFO算法参数设置: 设置MFO算法的参数，包括种群规模、迭代次数等。
(4) MFO优化: 利用MFO算法优化BiTCN网络参数，将BiTCN模型的准确率作为MFO算法的目标函数。
(5) 模型训练和评估: 利用优化后的BiTCN模型对轴承故障进行诊断，并通过测试集评估模型的性能。

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，并与传统的支持向量机(SVM)和未经优化的BiTCN模型进行了比较。实验结果表明，基于MFO优化BiTCN的轴承故障诊断方法在诊断准确率、召回率和F1值等方面均取得了显著的提升，验证了该方法的有效性。

6. 结论

本文提出了一种基于MFO优化BiTCN的轴承故障诊断方法，利用MFO算法自动寻优BiTCN网络参数，提高了模型的诊断精度和泛化能力。实验结果验证了该方法的有效性和可行性，为轴承故障诊断提供了新的思路。未来研究将关注如何进一步优化MFO算法，提高其寻优效率，以及探索更先进的深度学习模型，以提高轴承故障诊断的准确性和可靠性。 未来的研究方向还包括将该方法应用于更多类型的旋转机械故障诊断，以及研究不同类型传感器数据的融合，以提升诊断的全面性和准确性。 此外，深入研究MFO算法的参数设置对诊断结果的影响，并探索自适应参数调整机制，将进一步提升该方法的鲁棒性和实用性。

📣 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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