【故障诊断】基于侏儒猫鼬优化算法DMO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核心部件，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人工经验，效率低且准确率有限。本文提出一种基于侏儒猫鼬优化算法(Dwarf Mongoose Optimization, DMO) 优化双向时间卷积神经网络(Bidirectional Time Convolutional Neural 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，结合DMO算法优化BiTCN网络参数，以提高故障诊断的准确性和鲁棒性。通过对公开轴承数据集的实验验证，结果表明该方法在轴承故障分类任务中取得了优异的性能，显著优于传统方法和一些先进的深度学习方法。

关键词: 轴承故障诊断; 双向时间卷积神经网络; 侏儒猫鼬优化算法; 特征提取; 分类

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的频谱分析、时域分析和包络解调等技术。然而，这些方法往往需要大量的专业知识和经验，诊断过程复杂耗时，且对信号质量敏感，难以适应复杂的工况环境。

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展现出巨大的潜力。深度学习模型能够自动学习数据中的复杂特征，无需人工干预，提高了诊断效率和准确率。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 因其强大的特征提取能力，已广泛应用于图像识别和时间序列分析领域。双向时间卷积神经网络(BiTCN) 结合了卷积神经网络和循环神经网络的优点，能够同时考虑时间序列数据的前后文信息，更有效地提取时间特征。然而，深度学习模型的性能高度依赖于网络参数的优化，而传统优化算法如梯度下降法容易陷入局部最优，限制了模型的性能。

本文提出一种基于侏儒猫鼬优化算法(DMO) 优化BiTCN的轴承故障诊断方法。DMO算法是一种新型的元启发式优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度，能够有效避免局部最优解。通过DMO算法优化BiTCN网络参数，包括卷积核大小、卷积层数、神经元个数等，可以提高BiTCN模型的性能，从而提高轴承故障诊断的准确率。

2. 双向时间卷积神经网络BiTCN

双向时间卷积神经网络BiTCN是一种结合了卷积神经网络和循环神经网络优点的深度学习模型。它利用卷积层提取时间序列数据的局部特征，并通过双向结构同时考虑时间序列数据的前后文信息，从而更有效地捕获时间依赖性。BiTCN的结构通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于分类。

与单向时间卷积神经网络相比，BiTCN能够更全面地捕捉时间序列数据的特征，从而提高模型的表达能力和分类精度。在轴承故障诊断中，BiTCN能够有效提取振动信号中的特征，并准确地识别不同的故障类型。

3. 侏儒猫鼬优化算法DMO

侏儒猫鼬优化算法(DMO) 是一种模拟侏儒猫鼬群体觅食行为的元启发式优化算法。该算法通过模拟侏儒猫鼬的群体协作、信息共享和个体学习机制，能够有效地搜索最优解。DMO算法具有以下优点：

• 全局搜索能力强: DMO算法能够有效避免局部最优解，搜索到全局最优解。

• 收敛速度快: DMO算法的收敛速度较快，能够在较短时间内找到较好的解。

• 参数少: DMO算法的参数较少，易于调整和使用。

在本文中，我们将利用DMO算法优化BiTCN网络参数，以提高BiTCN模型的性能。DMO算法将BiTCN网络参数作为优化变量，通过迭代寻优，找到使BiTCN模型性能最佳的参数组合。

4. 基于DMO优化BiTCN的轴承故障诊断方法

本文提出的基于DMO优化BiTCN的轴承故障诊断方法主要包括以下步骤：

1. 数据预处理: 对采集的轴承振动信号进行预处理，包括去噪、分段和归一化等操作。

2. 特征提取: 利用BiTCN模型对预处理后的振动信号进行特征提取。

3. 参数优化: 利用DMO算法优化BiTCN网络参数，例如卷积核大小、卷积层数、神经元个数等。

4. 故障诊断: 利用优化后的BiTCN模型对轴承故障进行分类。

通过DMO算法的优化，BiTCN模型能够更好地适应轴承故障诊断任务，提高故障诊断的准确率和鲁棒性。

5. 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)验证了所提方法的有效性。实验结果表明，基于DMO优化BiTCN的轴承故障诊断方法在准确率、精确率、召回率和F1值等指标上均优于传统的轴承故障诊断方法和一些先进的深度学习方法，例如基于Adam优化器的BiTCN模型，以及其他一些常用的深度学习模型(如LSTM, GRU)。 具体数值将在实验部分详细给出并进行分析，包括不同参数设置下模型的性能变化，以及与其他方法的对比分析。

6. 结论

本文提出了一种基于侏儒猫鼬优化算法DMO优化双向时间卷积神经网络BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法利用BiTCN强大的时间序列特征提取能力，结合DMO算法的全局寻优能力，有效提高了轴承故障诊断的准确率和鲁棒性。实验结果验证了该方法的有效性，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：探索更先进的深度学习模型和优化算法，提高模型的泛化能力；研究多传感器数据融合方法，提高诊断的可靠性；以及将该方法应用于实际工业环境中的轴承故障诊断。

⛳️ 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.

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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

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

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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