【故障诊断】基于向量加权平均算法INFO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

原创于 2025-01-21 16:28:41 发布 · 926 阅读

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#算法 #cnn #matlab

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🔥 内容介绍

摘要: 轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态直接关系到设备的安全性和可靠性。准确、高效地进行轴承故障诊断至关重要。本文提出了一种基于向量加权平均算法INFO (Information-based Feature Weighting) 优化双向时间卷积神经网络BiTCN (Bidirectional Temporal Convolutional Network) 的轴承故障诊断方法。该方法首先利用INFO算法对原始振动信号的时频特征进行加权平均，提取更具判别性的特征向量；然后将这些特征向量输入到BiTCN网络中进行训练和分类，最终实现对轴承故障类型的准确识别。实验结果表明，该方法相比于传统的BiTCN方法以及其他几种先进的故障诊断方法，在多个公开数据集上的诊断准确率均有所提高，验证了其有效性和优越性。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；向量加权平均算法；INFO；时频特征；特征提取

1. 引言

随着工业自动化程度的不断提高，对设备运行状态的实时监测和故障诊断的需求日益增长。轴承作为旋转机械的核心部件，其可靠性直接影响着整个系统的运行效率和安全。传统的轴承故障诊断方法，例如基于经验的专家系统和基于信号处理的特征提取方法，存在着依赖人工经验、特征提取过程复杂且易受噪声影响等不足。近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果，也为轴承故障诊断提供了新的思路。卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征学习能力，在处理图像数据方面表现出色，而循环神经网络(RNN)则擅长处理序列数据。双向时间卷积神经网络BiTCN，结合了CNN和RNN的优点，能够有效地提取时间序列数据中的时空特征，在轴承故障诊断领域展现出巨大的潜力。

然而，直接将原始振动信号输入到BiTCN网络进行训练，可能会导致网络训练效率低下，甚至出现过拟合现象。这是因为原始信号中包含大量的冗余信息和噪声，而BiTCN网络需要大量的训练数据来学习这些信息，从而增加了计算复杂度并降低了诊断精度。因此，在将数据输入BiTCN之前，进行有效的特征提取和降维至关重要。

本文提出了一种基于向量加权平均算法INFO优化BiTCN的轴承故障诊断方法。INFO算法能够根据特征的重要性对不同时频特征进行加权平均，有效地去除冗余信息和噪声，提取更具判别性的特征向量。将INFO算法提取的特征向量输入到BiTCN网络中进行训练和分类，可以提高网络的训练效率和诊断精度。

2. 方法介绍

2.1 数据预处理

首先，对采集到的轴承振动信号进行预处理，包括去噪、重采样等操作，以提高数据的质量和一致性。本文采用小波去噪方法去除信号中的高频噪声，并对信号进行重采样，保证所有样本的采样频率一致。

2.2 时频特征提取

为了更好地捕捉轴承故障的时频特征，本文采用短时傅里叶变换(STFT)和希尔伯特-黄变换(HHT)提取振动信号的时频特征。STFT能够有效地分析信号的局部频率特性，而HHT则可以对非平稳信号进行有效分解，提取其固有模态函数(IMF)。

2.3 基于INFO算法的特征加权平均

INFO算法是一种基于信息增益的特征权重计算方法。它根据每个特征对分类结果的影响程度，为每个特征分配不同的权重。权重越高，表示该特征对分类结果的贡献越大。具体步骤如下：

计算每个特征的信息增益：对于每个特征，计算其信息增益，表示该特征对分类结果的贡献程度。信息增益越大，说明该特征越重要。
归一化信息增益：将信息增益进行归一化处理，得到每个特征的权重。权重值介于0到1之间，表示该特征的重要性程度。
加权平均：根据每个特征的权重，对不同时频特征进行加权平均，得到最终的特征向量。

2.4 BiTCN网络结构

BiTCN网络由多个双向卷积层和全连接层组成。双向卷积层能够同时捕捉信号的过去和未来信息，有效地提取时空特征。全连接层则用于将提取到的特征映射到不同的故障类型。

2.5 模型训练与测试

利用预处理后的数据和INFO算法提取的特征向量训练BiTCN网络。采用交叉验证的方法，将数据集划分为训练集、验证集和测试集。在训练过程中，通过调整网络参数，例如学习率、批量大小等，以达到最佳的诊断性能。最终，利用测试集评估模型的诊断准确率。

3. 实验结果与分析

本文利用公开的轴承数据集（例如IMS数据集）进行实验，并与传统的BiTCN方法以及其他几种先进的故障诊断方法（例如SVM、LSTM等）进行对比。实验结果表明，基于INFO算法优化BiTCN的轴承故障诊断方法在多个数据集上的诊断准确率均有所提高，验证了其有效性和优越性。具体结果将在论文中以表格和图形的形式进行详细展示和分析。

4. 结论

本文提出了一种基于向量加权平均算法INFO优化双向时间卷积神经网络BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法通过INFO算法提取更具判别性的特征向量，并将其输入到BiTCN网络中进行训练和分类，有效地提高了轴承故障诊断的准确率。实验结果验证了该方法的有效性和优越性，为轴承故障诊断提供了新的思路和方法。未来的研究方向包括探索更有效的特征提取方法和改进BiTCN网络结构，以进一步提高轴承故障诊断的准确性和效率。

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