【故障诊断】基于白冠鸡优化算法COOT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

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知，求助可私信。

🔥 内容介绍

摘要: 轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态的准确诊断对保障设备安全运行至关重要。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白冠鸡优化算法(COOT) 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，并结合COOT算法对BiTCN模型参数进行优化，以提高模型的诊断精度和泛化能力。通过在公开的轴承数据集上的实验验证，结果表明该方法相比于传统的故障诊断方法以及未优化的BiTCN模型，具有更高的诊断准确率和更强的鲁棒性。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；白冠鸡优化算法；特征提取；模型优化

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，其故障往往会导致设备停机甚至造成重大经济损失。因此，准确、高效的轴承故障诊断至关重要。传统的轴承故障诊断方法主要依赖于人工经验和信号处理技术，例如频谱分析、小波变换等。然而，这些方法往往需要专业知识，且诊断效率低，难以处理复杂和非线性的故障信号。

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)因其强大的特征提取能力，在图像识别和语音识别等领域取得了显著的成功。然而，传统的CNN主要处理静态数据，对于具有时间序列特征的轴承振动信号，其效果并不理想。而时间卷积神经网络(TCN)则能够有效地捕捉时间序列数据中的长程依赖关系，在轴承故障诊断中展现出良好的性能。为了进一步提升模型的性能，本文采用双向时间卷积神经网络(BiTCN)，它能够同时考虑时间序列数据的前后文信息，从而更准确地提取特征。

然而，BiTCN模型的性能受其参数设置的影响较大。盲目地选择参数可能会导致模型陷入局部最优，从而影响诊断精度。为了解决这个问题，本文引入了白冠鸡优化算法(COOT)。COOT算法是一种新型的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，能够有效地优化BiTCN模型的参数，提高模型的性能。

2. 双向时间卷积神经网络(BiTCN)

BiTCN是基于TCN的改进，它通过结合正向和反向两个方向的时间卷积层，能够同时捕捉时间序列数据中过去和未来的信息。每个时间步的输出不仅依赖于其之前的输入，也依赖于其之后的输入。这使得BiTCN能够更好地理解时间序列数据的上下文信息，从而提取更有效的特征。

BiTCN的结构通常包含多个卷积层、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。每个卷积层都使用因果卷积，以确保每个时间步的输出只依赖于其之前的输入。正向和反向卷积层的输出被拼接起来，作为后续层的输入。

3. 白冠鸡优化算法(COOT)

COOT算法是一种基于白冠鸡觅食行为的元启发式优化算法。它模拟了白冠鸡在不同区域觅食、寻找最佳觅食地点的过程。在COOT算法中，每个白冠鸡个体代表一个BiTCN模型的参数组合。算法通过迭代更新每个个体的位 置，逐步逼近最优解。COOT算法具有以下优点：

• 全局搜索能力强: COOT算法能够有效地探索搜索空间，避免陷入局部最优。

• 收敛速度快: COOT算法的收敛速度较快，能够在较短的时间内找到较好的解。

• 参数少: COOT算法的参数较少，易于调整和使用。

4. 基于COOT优化的BiTCN轴承故障诊断方法

本文提出的轴承故障诊断方法流程如下：

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

2. BiTCN模型构建: 构建BiTCN模型，包括确定卷积层数、卷积核大小、池化层大小等参数。

3. COOT算法优化: 利用COOT算法对BiTCN模型的参数进行优化，寻找最佳的参数组合。

4. 模型训练与测试: 使用优化后的BiTCN模型进行训练和测试，评估模型的诊断性能。

5. 实验结果与分析

本文在公开的轴承数据集(例如，IMS数据集)上进行了实验，并将提出的方法与其他方法进行了比较。实验结果表明，基于COOT优化的BiTCN模型在诊断准确率和鲁棒性方面均优于传统的故障诊断方法以及未优化的BiTCN模型。

6. 结论

本文提出了一种基于COOT优化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和COOT算法高效的优化能力，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。未来工作将着重于改进COOT算法，并探索其他深度学习模型在轴承故障诊断中的应用。

📣 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

%

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🎁  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

🌿 往期回顾可以关注主页，点击搜索

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇