【故障诊断】基于金枪鱼优化算法TSO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

Matlab大师兄

于 2025-01-16 16:52:22 发布

阅读量1k

点赞数 22

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法 cnn matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_jiqi/article/details/145187052

✅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: 轴承作为机械设备中的关键部件，其运行状态直接影响设备的整体性能和使用寿命。准确、高效的轴承故障诊断对保障设备安全稳定运行至关重要。本文提出一种基于金枪鱼优化算法(Tuna Swarm Optimization, TSO)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TSO算法对BiTCN网络参数进行优化，提升模型的诊断精度和泛化能力。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取得了优异的性能，显著优于传统的机器学习方法和未优化的BiTCN模型。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；金枪鱼优化算法；特征提取；参数优化

1. 引言

随着工业自动化程度的不断提高，对设备运行状态的实时监测和故障诊断的需求日益迫切。轴承作为各种旋转机械的核心部件，其可靠性直接关系到整个系统的稳定性和安全性。传统的轴承故障诊断方法主要依赖于人工经验和简单的信号处理技术，例如频谱分析和时域分析。然而，这些方法受限于人工经验的局限性，难以处理复杂的非线性信号，诊断精度和效率有限。

近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了显著进展，并逐渐应用于故障诊断领域。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)凭借其强大的特征提取能力，成为故障诊断领域的研究热点。然而，传统的CNN主要针对图像数据设计，对于时间序列数据，其处理能力相对有限。双向时间卷积神经网络(BiTCN)通过结合前向和后向卷积操作，能够同时捕捉时间序列数据中的过去和未来信息，从而更好地提取时间特征，提高诊断精度。

然而，BiTCN模型本身的参数众多，网络结构复杂，需要大量的训练数据才能达到较好的性能。盲目地增加网络层数或神经元数量不仅难以提高模型精度，反而可能导致过拟合现象，降低模型的泛化能力。因此，需要一种有效的算法对BiTCN模型进行优化，提高其性能。

金枪鱼优化算法(TSO)是一种新型的元启发式优化算法，模拟了金枪鱼群体的觅食行为。TSO算法具有收敛速度快、寻优能力强等优点，在解决复杂优化问题方面表现突出。本文提出将TSO算法应用于BiTCN模型参数优化，以期提高轴承故障诊断的准确性和效率。

2. 双向时间卷积神经网络BiTCN

BiTCN模型通过堆叠多个双向时间卷积层，有效地提取时间序列数据的特征。每个双向时间卷积层包含两个卷积操作：一个前向卷积，一个后向卷积。前向卷积从时间序列的起始位置开始，依次对数据进行卷积；后向卷积则从时间序列的末尾位置开始，反向进行卷积。将两个卷积操作的结果进行拼接，即可得到该层的输出。通过多层堆叠，BiTCN能够提取更加丰富的时间特征。

在BiTCN模型中，卷积核的大小、卷积层的数量以及神经元的数量都是需要调整的参数。这些参数的选取直接影响模型的性能。本文利用TSO算法对这些参数进行优化。

3. 金枪鱼优化算法TSO

TSO算法模拟了金枪鱼群体在海洋中的觅食行为，包括觅食、追逐和搜索三个阶段。在觅食阶段，金枪鱼个体根据自身位置和周围环境信息调整自身位置，寻找食物资源；在追逐阶段，金枪鱼个体追逐食物资源，快速靠近最优解；在搜索阶段，金枪鱼个体随机搜索新的食物资源，避免陷入局部最优解。

TSO算法具有以下优点：收敛速度快、全局搜索能力强、参数少、易于实现。

4. 基于TSO优化的BiTCN轴承故障诊断模型

本文提出的基于TSO优化的BiTCN轴承故障诊断模型，其核心思想是利用TSO算法优化BiTCN模型的参数，提高模型的诊断精度和泛化能力。具体流程如下：

数据预处理: 对原始轴承振动信号进行预处理，包括降噪、数据归一化等操作。
BiTCN模型构建: 构建BiTCN模型，包括确定卷积核大小、卷积层数量、神经元数量等参数。
TSO参数优化: 利用TSO算法对BiTCN模型的参数进行优化，寻找最优参数组合，使得模型在验证集上的性能最佳。
模型训练和测试: 利用优化后的参数训练BiTCN模型，并使用测试集评估模型的诊断性能。

在TSO算法中，BiTCN模型的准确率作为适应度函数，引导TSO算法寻找最优参数组合。

5. 实验结果与分析

本文使用公开的轴承数据集进行实验，比较了不同方法的诊断性能。实验结果表明，基于TSO优化的BiTCN模型在轴承故障诊断任务中取得了优异的性能，显著优于传统的机器学习方法，如支持向量机(SVM)和k近邻算法(KNN)，以及未优化的BiTCN模型。具体来说，该方法在准确率、精确率、召回率和F1值等评价指标上均有显著提高。

6. 结论

本文提出了一种基于TSO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TSO算法高效的寻优能力，有效提高了轴承故障诊断的精度和效率。实验结果验证了该方法的有效性和优越性。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，以提高轴承故障诊断的准确性和鲁棒性，并研究其在不同类型轴承和复杂工况下的适用性。