【故障诊断】基于黑猩猩优化算法ChOA-V2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，其故障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存在准确率低、泛化能力弱等问题。本文提出一种基于黑猩猩优化算法改进版(ChOA-V2)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ChOA-V2算法优化BiTCN网络参数，以提高模型的诊断精度和泛化性能。实验结果表明，该方法在公共轴承数据集上的诊断准确率显著高于传统的机器学习和深度学习方法，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；黑猩猩优化算法；特征提取；深度学习

1. 引言

旋转机械广泛应用于工业生产的各个领域，而轴承作为其核心部件，其可靠性直接影响着设备的正常运行。一旦轴承发生故障，轻则影响生产效率，重则导致设备损坏甚至安全事故，造成巨大的经济损失和安全隐患。因此，对轴承进行准确、及时的故障诊断至关重要。

传统的轴承故障诊断方法主要包括振动分析、油液分析等，但这些方法往往依赖于人工经验，诊断效率低，且难以处理复杂的故障模式。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的轴承故障诊断方法逐渐成为研究热点。深度学习模型，特别是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，能够自动学习数据中的复杂特征，并具有强大的非线性映射能力，在轴承故障诊断领域展现出显著的优势。

然而，传统的CNN和RNN模型在处理轴承振动信号等时间序列数据时，存在一些局限性。例如，单向CNN只能捕捉时间序列的局部特征，而忽略了未来信息的贡献；传统的RNN模型容易出现梯度消失或爆炸问题，影响模型的训练效果。为了克服这些问题，本文提出了一种基于双向时间卷积神经网络(BiTCN)的轴承故障诊断方法。BiTCN结合了双向卷积的优势，能够同时捕捉时间序列的过去和未来信息，有效提高特征提取能力。

此外，深度学习模型的性能高度依赖于网络参数的设置。为了进一步提升BiTCN模型的性能，本文采用改进后的黑猩猩优化算法(ChOA-V2)对BiTCN的网络参数进行优化。ChOA算法是一种新型的元启发式优化算法，具有收敛速度快、寻优能力强的特点。通过ChOA-V2算法优化BiTCN网络参数，可以有效提高模型的诊断精度和泛化能力。

2. 双向时间卷积神经网络(BiTCN)

双向时间卷积神经网络(BiTCN)结合了卷积神经网络(CNN)和双向结构的优势，能够有效地提取时间序列数据中的时空特征。BiTCN由两个单向时间卷积网络构成，分别从时间序列的过去和未来两个方向提取特征。这两个单向网络的输出被拼接在一起，形成最终的特征表示，然后输入到全连接层进行分类。这种双向结构能够有效地捕捉时间序列的上下文信息，提高模型的表达能力。

本文采用的BiTCN网络结构包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取局部特征，池化层用于降低特征维度并提高模型的鲁棒性，全连接层用于将提取到的特征映射到故障类别。网络参数包括卷积核大小、卷积核数量、池化核大小等，这些参数将由ChOA-V2算法进行优化。

3. 改进的黑猩猩优化算法(ChOA-V2)

黑猩猩优化算法(ChOA)是一种基于黑猩猩狩猎行为的元启发式优化算法。ChOA算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度，但在局部搜索能力方面存在不足。为了提高ChOA算法的局部搜索能力，本文对其进行了改进，提出了ChOA-V2算法。

ChOA-V2算法主要改进如下：

• 改进的搜索策略: 引入自适应步长调整机制，根据迭代次数动态调整搜索步长，在算法前期加强全局探索，在后期增强局部开发。

• 精英保留策略: 保留每次迭代中最优解，避免算法陷入局部最优。

• 改进的混沌初始化: 使用改进的混沌映射初始化种群，提高种群多样性，避免算法早熟。

4. 基于ChOA-V2优化BiTCN的轴承故障诊断方法

本文提出的轴承故障诊断方法将ChOA-V2算法与BiTCN网络结合起来，具体步骤如下：

1. 数据预处理: 对原始轴承振动数据进行预处理，包括数据清洗、降噪、特征提取等。

2. BiTCN网络构建: 构建BiTCN网络，并初始化网络参数。

3. ChOA-V2优化: 使用ChOA-V2算法优化BiTCN网络参数，目标函数为BiTCN网络在验证集上的分类精度。

4. 模型训练: 使用优化后的BiTCN网络对训练集进行训练。

5. 故障诊断: 使用训练好的BiTCN网络对测试集进行故障诊断。

5. 实验结果与分析

本文在公开的轴承数据集上对提出的方法进行了实验验证，并与其他经典的机器学习和深度学习方法进行了比较。实验结果表明，基于ChOA-V2优化BiTCN的轴承故障诊断方法在诊断准确率、泛化性能等方面均取得了显著的提升。具体数据将在论文中详细呈现。

6. 结论

本文提出了一种基于ChOA-V2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ChOA-V2算法高效的优化能力，提高了轴承故障诊断的准确率和泛化性能。实验结果验证了该方法的有效性和优越性，为实际工程应用提供了新的思路。未来的研究将进一步探索改进BiTCN网络结构和ChOA-V2算法，并将其应用于更复杂的轴承故障诊断场景。

📣 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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