【故障诊断】基于非洲秃鹫优化算法AVOA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，其运行状态直接关系到整个系统的安全性和可靠性。准确、高效的轴承故障诊断对于预防设备故障、降低维护成本至关重要。本文提出了一种基于非洲秃鹫优化算法(AVOA)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强大的时间序列数据处理能力，结合AVOA算法优越的全局寻优能力，对BiTCN模型的参数进行优化，从而提高故障诊断的准确率和效率。通过在公开数据集上的实验验证，结果表明该方法相比于传统方法具有显著的优势。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；非洲秃鹫优化算法；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，其可靠性直接影响着整个系统的运行效率和安全性。传统的轴承故障诊断方法，例如振动分析、油液分析等，依赖于人工经验，效率低且准确率难以保证。随着深度学习技术的快速发展，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为研究热点。其中，卷积神经网络(CNN)因其强大的特征提取能力，在图像处理和时间序列分析领域取得了显著成果。然而，传统的CNN通常只考虑单向时间信息，忽略了时间序列数据的双向依赖性，这限制了其在轴承故障诊断中的应用效果。

双向时间卷积神经网络(BiTCN)通过同时考虑过去和未来的时间信息，能够更好地捕捉时间序列数据的特征，提高故障诊断的准确率。然而，BiTCN模型的参数众多，其性能高度依赖于参数的设定。盲目地调整参数不仅费时费力，而且难以找到全局最优解。因此，需要一种有效的优化算法来寻找到BiTCN模型的最优参数配置。

非洲秃鹫优化算法(AVOA)是一种新型的元启发式优化算法，模拟了非洲秃鹫觅食的策略，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。本文提出将AVOA算法用于BiTCN模型的参数优化，从而提高轴承故障诊断的准确率和效率。

2. 双向时间卷积神经网络(BiTCN)

双向时间卷积神经网络(BiTCN)是一种改进的卷积神经网络，它结合了前向卷积和后向卷积，能够同时捕捉时间序列数据的过去和未来信息。前向卷积从序列的开始到结束进行卷积操作，提取过去的信息；后向卷积则从序列的结束到开始进行卷积操作，提取未来的信息。将前向卷积和后向卷积的输出进行拼接，再经过全连接层和softmax层，最终得到故障类型的预测结果。BiTCN的结构能够有效地捕捉时间序列数据的长程依赖关系，提高模型的表达能力。

3. 非洲秃鹫优化算法(AVOA)

非洲秃鹫优化算法(AVOA)是一种基于非洲秃鹫觅食行为的元启发式优化算法。算法模拟了秃鹫的搜索、攻击和追逐猎物等行为，通过迭代更新秃鹫的位置，寻找全局最优解。AVOA算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度，能够有效地解决复杂优化问题。

4. 基于AVOA优化的BiTCN轴承故障诊断模型

本文提出的基于AVOA优化BiTCN的轴承故障诊断模型，流程如下：

1. 数据预处理: 对采集到的轴承振动数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以提高数据质量。

2. 特征提取: 利用BiTCN模型对预处理后的数据进行特征提取。BiTCN模型的参数由AVOA算法进行优化。

3. 参数优化: 使用AVOA算法优化BiTCN模型中的卷积核大小、卷积层数、学习率等参数。AVOA算法的目标函数为BiTCN模型在验证集上的准确率。

4. 故障诊断: 利用训练好的BiTCN模型对测试集数据进行故障诊断，并评估模型的性能。

5. 实验结果与分析

本文使用公开的轴承故障数据集进行实验验证。我们将提出的AVOA-BiTCN模型与传统的支持向量机(SVM)、BP神经网络以及未经优化的BiTCN模型进行比较。实验结果表明，AVOA-BiTCN模型在准确率、精确率、召回率和F1值等指标上均具有显著的优势。具体数值将在文中以表格和图表的形式详细展示。此外，我们将分析AVOA算法的收敛速度和全局搜索能力，并与其他优化算法进行比较，进一步验证AVOA算法的有效性。

📣 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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