【故障诊断】基于白鲸优化算法BWO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,其运行状态的准确诊断对于保障设备安全稳定运行至关重要。本文提出了一种基于白鲸优化算法(BWO)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BWO算法的高效全局寻优能力,对BiTCN模型参数进行优化,从而提高轴承故障诊断的准确率和效率。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高于传统的BiTCN模型以及其他几种主流的故障诊断方法,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(BiTCN);白鲸优化算法(BWO);特征提取;参数优化

1. 引言

旋转机械广泛应用于工业生产的各个领域,轴承作为其核心部件,其可靠性直接关系到整个系统的运行状态。传统依靠人工经验进行轴承故障诊断的方法,存在主观性强、效率低、难以处理复杂故障等问题。随着深度学习技术的快速发展,基于数据驱动的方法在轴承故障诊断领域展现出巨大的优势。卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力,成为轴承故障诊断领域的热门研究方向。然而,传统的CNN难以有效处理时间序列数据中蕴含的长程依赖关系。双向时间卷积神经网络(BiTCN)通过结合前向和后向卷积,能够有效捕捉时间序列数据中的双向信息,从而提高故障诊断的准确性。

然而,BiTCN模型的性能高度依赖于其网络结构参数和超参数的选择。手动调整这些参数不仅费时费力,而且容易陷入局部最优解,限制了模型的性能。因此,寻找一种高效的优化算法来自动寻优BiTCN模型参数至关重要。近年来,元启发式算法在优化问题中得到了广泛应用,其全局寻优能力和自适应性优势明显。白鲸优化算法(BWO)作为一种新兴的元启发式算法,其模拟了白鲸群体觅食行为,具有良好的全局搜索能力和收敛速度,在解决复杂优化问题方面展现出显著的优势。

本文提出了一种基于BWO算法优化BiTCN模型的轴承故障诊断方法。该方法首先利用BiTCN提取轴承振动信号中的时间特征,然后利用BWO算法对BiTCN模型参数进行优化,最终实现对轴承故障类型的精确分类。与传统的BiTCN模型以及其他几种主流故障诊断方法相比,该方法在公开轴承数据集上的实验结果表明,其故障诊断准确率更高,效率更高,具有较强的实用价值。

2. 方法论

2.1 双向时间卷积神经网络(BiTCN)

BiTCN是一种基于时间卷积神经网络的改进算法,它通过结合前向和后向卷积层,能够有效地提取时间序列数据中的双向特征信息。前向卷积层从时间序列的过去信息中提取特征,而后向卷积层从未来信息中提取特征。将前向和后向卷积层的输出进行融合,能够更全面地捕捉时间序列的上下文信息,从而提高模型的表达能力。本文采用多个BiTCN层堆叠的方式,构建深层BiTCN模型,以提取更高级别的特征。

2.2 白鲸优化算法(BWO)

BWO算法模拟了白鲸在海洋中的觅食行为,其主要思想是通过白鲸个体间的协作和竞争,逐步逼近最优解。BWO算法具有参数少、易实现、收敛速度快等优点。本文利用BWO算法对BiTCN模型中的卷积核数量、卷积核大小、网络层数等关键参数进行优化,以寻找BiTCN模型的最优配置,从而提高模型的故障诊断性能。

2.3 算法流程

本文提出的轴承故障诊断方法的具体流程如下:

  1. 数据预处理: 对原始轴承振动信号进行预处理,包括去噪、分段、归一化等操作,以提高数据质量。

  2. 特征提取: 利用BiTCN模型提取轴承振动信号中的时间特征。

  3. 参数优化: 利用BWO算法对BiTCN模型参数进行优化,找到BiTCN模型的最优配置。

  4. 模型训练: 使用优化的BiTCN模型对预处理后的轴承振动信号进行训练。

  5. 故障诊断: 利用训练好的BiTCN模型对新的轴承振动信号进行故障诊断,并输出故障类型。

3. 实验结果与分析

本文选取了公开的轴承数据集 (例如:IMS bearing dataset) 进行实验,并与传统的BiTCN模型、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等几种主流的故障诊断方法进行比较。实验结果表明,基于BWO优化BiTCN的故障诊断方法在准确率、精确率、召回率等指标上均取得了显著的提升,验证了该方法的有效性和优越性。具体的实验结果将以图表的形式展示,并进行详细的分析,探讨不同算法的优缺点和适用场景。

4. 结论

本文提出了一种基于BWO优化BiTCN的轴承故障诊断方法,该方法有效地结合了BiTCN强大的特征提取能力和BWO算法的高效全局寻优能力。实验结果表明,该方法在轴承故障诊断任务中取得了显著的性能提升。未来研究将进一步探索更先进的深度学习模型和优化算法,以提高轴承故障诊断的准确性和鲁棒性,并研究如何在实际工业环境中应用该方法。

5. 未来研究方向

未来的研究工作可以从以下几个方面展开:

  • 研究更先进的深度学习模型,例如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等,并结合BWO算法进行优化,以进一步提高故障诊断的精度。

  • 探索多源传感器数据融合技术,结合振动信号、温度信号、电流信号等多种传感器数据,提高故障诊断的可靠性。

  • 研究自适应的BWO算法,使其能够根据不同的数据集自动调整参数,提高算法的普适性。

  • 将该方法应用于实际工业环境中,验证其在实际应用中的有效性和可靠性。

📣 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

%

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