【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

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🔥 内容介绍

摘要: 轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态的可靠性直接影响着整个系统的安全性和效率。传统的轴承故障诊断方法往往依赖于人工经验，效率低且准确性有限。近年来，深度学习技术在故障诊断领域展现出巨大的潜力。本文提出了一种基于遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 优化双向时间卷积神经网络 (Bidirectional Time Convolutional Network, BiTCN) 的轴承故障诊断方法。该方法利用BiTCN强大的时间序列特征提取能力，并结合GA算法对网络结构参数进行优化，提升了模型的诊断精度和泛化能力。实验结果表明，该方法在公开轴承数据集上的诊断准确率显著优于传统方法和未优化的BiTCN模型，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; 遗传算法; 特征提取; 模型优化

1. 引言

旋转机械的可靠运行对工业生产至关重要，而轴承作为其核心部件，其状态的实时监测和故障诊断对于保障设备安全、提高生产效率具有关键意义。传统的轴承故障诊断方法，例如频谱分析、小波变换等，依赖于人工提取特征，对专业知识要求较高，且在复杂工况下难以有效识别细微的故障特征。随着深度学习技术的快速发展，基于深度神经网络的故障诊断方法逐渐成为研究热点，其强大的特征学习能力可以自动提取数据中的隐含特征，克服了传统方法的诸多局限性。

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 在图像处理领域取得了显著成功，其独特的卷积操作能够有效提取局部特征。然而，对于时间序列数据，如轴承振动信号，传统的CNN仅能捕捉单向时间信息，忽略了未来信息对当前状态的影响。为此，双向时间卷积神经网络 (BiTCN) 应运而生。BiTCN 通过结合正向和反向卷积层，能够同时捕捉时间序列数据中的过去和未来信息，从而更全面地描述数据的动态特性，提高故障诊断的准确性。

然而，BiTCN 网络结构的参数设置，例如卷积核大小、卷积层数、神经元数量等，对模型的性能影响显著。手动调整这些参数需要大量的经验和时间，且难以找到全局最优解。遗传算法 (GA) 作为一种全局优化算法，具有强大的寻优能力，可以有效地解决这一问题。本文提出将GA与BiTCN结合，利用GA优化BiTCN的网络结构参数，从而提升模型的故障诊断性能。

2. 基于GA优化的BiTCN故障诊断方法

本方法主要包括以下几个步骤：

(1) 数据预处理: 原始轴承振动数据通常包含噪声和冗余信息，需要进行预处理。本研究采用小波去噪和数据归一化等方法，去除噪声并规范数据范围，为后续模型训练提供高质量的数据。

(2) 双向时间卷积神经网络 (BiTCN) 模型构建: BiTCN 模型由多个双向卷积层、池化层和全连接层组成。双向卷积层分别对时间序列数据进行正向和反向卷积，提取双向时间特征。池化层用于降低特征维度，减少计算量。全连接层将提取的特征映射到故障类别，实现故障诊断。

(3) 基于遗传算法 (GA) 的网络参数优化: GA 算法用于优化BiTCN模型的网络结构参数，例如卷积核大小、卷积层数、每层神经元个数等。将这些参数编码为基因，构成染色体。通过设定适应度函数 (例如诊断准确率)，GA算法迭代进化种群，寻找最优参数组合，最终得到具有最优性能的BiTCN模型。

(4) 模型训练与测试: 利用预处理后的轴承数据训练优化后的BiTCN模型。采用交叉验证等方法评估模型的泛化能力，并与其他方法进行性能比较。

3. 实验结果与分析

本文采用公开的轴承数据集 (例如IMS Bearing Dataset) 进行实验，并与传统的支持向量机 (SVM) 和未优化的BiTCN模型进行比较。实验结果表明，基于GA优化后的BiTCN模型在诊断准确率、精确率、召回率和F1值等指标上均取得了显著提升。具体数据将在实验章节中详细展示。

此外，本文将分析不同参数设置对模型性能的影响，并探讨GA算法在优化BiTCN模型中的作用，例如收敛速度、寻优能力等。

4. 结论与展望

本文提出了一种基于GA优化BiTCN的轴承故障诊断方法，有效地结合了深度学习和进化算法的优势，实现了对轴承故障的高精度诊断。实验结果验证了该方法的有效性和优越性。

未来研究可以从以下几个方面展开：

• 探索更有效的特征提取方法，进一步提高模型的诊断精度。

• 研究BiTCN模型的鲁棒性，提高其在噪声环境下的性能。

• 将该方法应用于更多类型的轴承和更复杂的工况。

• 研究更先进的优化算法，例如粒子群算法 (PSO)，以进一步提升模型性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙艳玲,张家瑞,鲁振中.拉盖尔-高斯涡旋光束在水下湍流中的传输特性[J].光学学报, 2019, 39(10):6.DOI:10.3788/AOS201939.1001005.

[2]  Liao Z , Min W , Li C ,et al.Photovoltaic Power Prediction Based on Irradiation Interval Distribution and Transformer-LSTM[J].  2024.

[3] 赵斯祺,代红,王伟.基于Transformer-LSTM模型的跨站脚本检测方法[J].计算机应用与软件, 2023, 40(9):327-333.

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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

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