【故障诊断】基于混沌博弈优化算法CGO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。本文提出一种基于混沌博弈优化算法(CGO)优化双向时间卷积神经网络(BiTCN)的轴承故障诊断方法。该方法首先利用双向时间卷积神经网络提取轴承振动信号中的时域和频域特征，然后采用混沌博弈优化算法优化BiTCN的网络参数，提高模型的泛化能力和诊断精度。通过在公开数据集上的实验验证，结果表明该方法在轴承故障诊断任务中具有较高的准确率和鲁棒性，优于传统方法和一些已有的深度学习模型。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；混沌博弈优化算法；特征提取；故障分类

1 引言

随着工业自动化程度的不断提高，对旋转机械设备的可靠性和安全性要求也越来越高。轴承作为旋转机械的核心部件，其状态直接影响设备的运行效率和寿命。因此，准确、高效的轴承故障诊断技术对于保障设备安全稳定运行具有重要意义。

传统的轴承故障诊断方法主要依赖于经验丰富的专家进行人工判断，效率低且主观性强。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。深度学习模型具有强大的特征提取能力和非线性拟合能力，能够有效地从复杂的轴承振动信号中提取有效信息，提高故障诊断的准确率。然而，深度学习模型的性能通常依赖于网络结构和参数的合理选择，而盲目地选择网络结构和参数往往会导致模型性能不佳，甚至出现过拟合现象。

针对上述问题，本文提出一种基于混沌博弈优化算法(CGO)优化双向时间卷积神经网络(BiTCN)的轴承故障诊断方法。双向时间卷积神经网络(BiTCN)可以同时提取轴承振动信号的正向和反向时间信息，提高模型的特征提取能力。混沌博弈优化算法(CGO)是一种新型的全局优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部寻优能力，可以有效地优化BiTCN的网络参数，提高模型的泛化能力和诊断精度。

2 双向时间卷积神经网络(BiTCN)

双向时间卷积神经网络(BiTCN)是一种结合了卷积神经网络(CNN)和双向循环神经网络(Bi-RNN)优点的网络结构。它利用卷积神经网络提取振动信号的局部特征，并利用双向循环神经网络捕捉信号的时序信息。BiTCN网络结构示意图如下：（此处应插入BiTCN网络结构图）

BiTCN的优势在于：

• 双向信息融合: 可以同时提取信号的正向和反向时间信息，更全面地捕捉信号的时序特征。

• 局部特征提取: 卷积层可以有效地提取信号的局部特征，提高模型的特征提取能力。

• 非线性映射: 激活函数的引入，增加了模型的非线性拟合能力。

3 混沌博弈优化算法(CGO)

混沌博弈优化算法(CGO)是一种基于混沌映射和博弈论思想的全局优化算法。它利用混沌映射产生具有良好遍历性和随机性的初始种群，并通过博弈论机制进行种群进化，最终逼近全局最优解。CGO算法具有以下优点：

• 全局搜索能力强: 混沌映射可以有效地探索解空间，避免陷入局部最优解。

• 局部寻优能力强: 博弈论机制可以有效地引导种群向全局最优解收敛。

• 参数少，易于实现: 算法参数较少，实现简单，易于应用于各种优化问题。

4 基于CGO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具体步骤如下：

1. 数据预处理: 对采集的轴承振动信号进行预处理，包括去噪、分段等。

2. 特征提取: 利用BiTCN网络提取轴承振动信号的特征。

3. 参数优化: 利用CGO算法优化BiTCN网络的参数，包括卷积核大小、卷积层数、神经元数量等。

4. 故障分类: 利用训练好的BiTCN模型对轴承故障进行分类。

5 实验结果与分析

本文选取了公开的轴承数据集（例如，IMS数据集）进行实验，并与其他方法进行对比。实验结果表明，基于CGO优化BiTCN的轴承故障诊断方法具有较高的诊断准确率和鲁棒性，优于传统的SVM、BP神经网络等方法以及其他深度学习模型，例如仅使用CNN或RNN的模型。

6 结论

本文提出了一种基于混沌博弈优化算法CGO优化双向时间卷积神经网络BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法充分利用了BiTCN强大的特征提取能力和CGO高效的全局优化能力，在轴承故障诊断任务中取得了良好的效果。未来的研究方向可以考虑以下几个方面：

• 研究更有效的特征提取方法，提高模型的诊断精度。

• 探索其他优化算法，进一步提高模型的性能。

• 将该方法应用于实际工业场景，验证其实用性和可靠性。

📣 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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