【故障诊断】基于花朵授粉优化算法FPA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

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布 · 755 阅读

25 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #cnn #matlab

✅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稳定运行至关重要。本文提出了一种基于花朵授粉算法(Flower Pollination Algorithm, FPA)优化双向时间卷积神经网络(Bidirectional Temporal Convolutional Network, 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FPA算法对BiTCN网络参数进行优化，从而提升轴承故障诊断的准确性和效率。实验结果表明，该方法在多个公开数据集上的表现优于传统的机器学习方法和未优化的BiTCN模型，有效提高了轴承故障诊断的准确率和鲁棒性。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；花朵授粉算法；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，轴承作为其核心部件，其可靠性直接关系到设备的正常运行和生产效率。轴承故障通常表现为振动信号的异常变化，因此，对轴承振动信号进行准确的故障诊断具有重要的实际意义。传统的轴承故障诊断方法主要依赖于经验和人工特征提取，例如小波变换、经验模态分解等，这些方法依赖于专业知识，且特征提取过程复杂，容易受主观因素影响，难以应对复杂的工况和噪声干扰。

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受到了广泛关注。深度学习模型具有强大的特征学习能力，可以自动从原始数据中提取有效特征，避免了人工特征提取的局限性。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)因其强大的空间特征提取能力，已被广泛应用于图像处理和信号处理领域。然而，对于时间序列数据，例如轴承振动信号，CNN的性能受到限制，因为它未能充分利用时间信息。双向时间卷积神经网络(BiTCN)通过结合前向和后向卷积，能够有效地捕捉时间序列数据中的双向时间依赖关系，从而提高了对时间序列数据的处理能力。

然而，BiTCN模型的参数众多，其性能高度依赖于参数的设置。传统的参数调优方法，如网格搜索和随机搜索，效率低下且容易陷入局部最优解。因此，本文提出利用花朵授粉算法(FPA)优化BiTCN模型的参数，以提高轴承故障诊断的准确率。FPA是一种基于自然界花朵授粉机制的元启发式优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，适用于解决高维复杂优化问题。

2. 双向时间卷积神经网络(BiTCN)

BiTCN 结合了前向和后向卷积，能够有效地提取时间序列数据中的双向时间特征。前向卷积提取从过去到现在的特征，后向卷积提取从未来到现在的特征。将两者结合，可以更全面地捕捉时间序列数据的动态变化。BiTCN 的结构通常包含多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层负责提取特征，池化层负责降低维度，全连接层负责分类。

本文使用的 BiTCN 模型结构如下：首先，将轴承振动信号输入到多个双向卷积层中，提取时间特征。然后，利用池化层降低特征维度，减少计算量并提高模型的鲁棒性。最后，使用全连接层进行分类，输出轴承的故障类型。

3. 花朵授粉算法(FPA)

FPA 是一种模拟花朵授粉机制的元启发式优化算法。它根据花朵授粉的两种方式，即全局授粉和局部授粉，设计了相应的更新机制。全局授粉模拟花朵花粉在风力作用下的长距离传播，具有全局搜索能力。局部授粉模拟花朵在昆虫帮助下的近距离授粉，具有局部搜索能力。通过结合全局和局部搜索，FPA 可以有效地避免陷入局部最优解，提高寻优效率。

在本文中，我们将 FPA 用于优化 BiTCN 模型的参数，包括卷积核大小、卷积层数、学习率等。FPA 通过迭代搜索，寻找 BiTCN 模型的最优参数组合，从而提高模型的性能。

4. 基于FPA优化BiTCN的轴承故障诊断方法

本方法的流程如下：

数据预处理: 对原始轴承振动信号进行预处理，包括去噪、分段等。
特征提取: 利用 BiTCN 网络自动提取轴承振动信号的特征。
参数优化: 利用 FPA 算法优化 BiTCN 网络的参数。
模型训练: 使用优化后的 BiTCN 模型对预处理后的数据进行训练。
故障诊断: 使用训练好的模型对新的轴承振动信号进行故障诊断。

5. 实验结果与分析

本文在公开的轴承数据集上进行了实验，并与其他方法进行了比较，例如支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和未经优化的BiTCN模型。实验结果表明，基于FPA优化BiTCN的轴承故障诊断方法在准确率、召回率和F1值等方面均优于其他方法，有效提高了轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。具体的实验结果将在论文中详细给出，包括不同数据集上的性能对比、不同参数设置下的性能差异以及模型的收敛曲线等。

6. 结论

本文提出了一种基于FPA优化BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法充分利用了BiTCN强大的时间序列特征提取能力和FPA高效的全局寻优能力，有效提高了轴承故障诊断的准确率和效率。实验结果验证了该方法的有效性。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，以进一步提高轴承故障诊断的性能，并研究其在不同工况下的适用性。