MATLAB基于ST-CNN-SVM的轴承故障诊断，S变换和卷积神经网络结合支持向量机

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🔥 内容介绍

一、引言

轴承作为旋转机械的核心部件，其运行状态直接决定设备可靠性与安全性。轴承故障诊断的核心是从振动信号中提取故障特征并精准分类—— 传统方法（如傅里叶变换 + 手动特征 + SVM）存在明显局限：傅里叶变换无法兼顾时频局部化特性，手动特征提取依赖专业经验且泛化能力弱，难以适应复杂工况下的故障识别需求。

本文提出ST-CNN-SVM 融合诊断方案，通过 “时频转换→自动特征提取→高精度分类” 的端到端架构解决上述问题：

1. S 变换（ST）

   ：作为时频分析方法，既保留小波变换的时间局部化优势，又具备傅里叶变换的频率分辨率，将一维振动信号转换为二维时频矩阵，完整保留故障特征的时频分布信息；

2. 卷积神经网络（CNN）

   ：擅长自动提取二维数据的局部特征，避免手动设计特征的主观性，从 S 变换的时频图中挖掘深层故障特征；

3. 支持向量机（SVM）

   ：在小样本、高维数据分类中泛化能力强，弥补 CNN 在小样本故障诊断中易过拟合的缺陷，提升分类精度与稳定性。

该方案充分发挥三者协同优势，适用于轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障等多类型故障的精准诊断，为旋转机械故障预警提供高效解决方案。

二、相关理论基础

（一）S 变换（Stockwell Transform）核心原理

S 变换是基于小波变换与傅里叶变换的改进时频分析方法，核心是通过 “可变宽度的窗函数” 实现时频局部化，公式如下：

（四）ST-CNN-SVM 融合逻辑

1. S 变换

   ：一维振动信号 → 二维时频矩阵（时频特征可视化）；

2. CNN

   ：二维时频矩阵 → 低维深层特征向量（自动特征提取）；

3. SVM

   ：低维特征向量 → 故障类别（高精度分类）。

融合优势：S 变换解决 “时频特征表达” 问题，CNN 解决 “自动特征提取” 问题，SVM 解决 “小样本高精度分类” 问题，形成闭环优化。

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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

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

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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