【故障诊断】基于鲸鱼优化算法WOA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核心部件，其运行状态直接影响着整个系统的稳定性和可靠性。准确、高效的轴承故障诊断对于预防设备故障、减少经济损失至关重要。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法WOA (Whale Optimization Algorithm) 优化双向时间卷积神经网络BiTCN (Bidirectional Time Convolutional Neural Network) 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WOA算法对BiTCN模型参数进行优化，以提高故障诊断的准确率和效率。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断任务中取得了显著的性能提升，相比于传统的BiTCN模型和其它优化算法，具有更高的诊断准确率和更强的鲁棒性。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；鲸鱼优化算法；特征提取；深度学习

1. 引言

随着工业自动化程度的提高，对设备运行状态的实时监控和故障诊断的需求日益迫切。轴承作为各种旋转机械中的关键部件，其可靠性直接影响着整个系统的安全运行。传统轴承故障诊断方法，例如频谱分析和经验模态分解等，依赖于人工提取特征，主观性强，且难以应对复杂的非线性信号。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的成功，也为轴承故障诊断提供了新的思路。深度学习模型能够自动学习数据中的复杂特征，无需人工干预，具有更高的准确性和效率。

时间卷积神经网络(TCN) 是一种专门用于处理时间序列数据的深度学习模型，它能够有效地提取时间序列中的长期依赖关系。然而，单向TCN只能捕捉过去信息，忽略了未来信息对当前状态的影响。双向时间卷积神经网络(BiTCN) 通过结合前向和后向TCN，能够同时捕捉过去和未来的信息，从而更全面地理解时间序列数据的特征。

然而，BiTCN模型的性能受其参数设置的影响较大。盲目地设置参数可能会导致模型性能下降，甚至无法收敛。因此，需要采用合适的优化算法来寻找BiTCN模型的最优参数。鲸鱼优化算法(WOA) 是一种新兴的元启发式优化算法，它模拟了座头鲸的捕食行为，具有较强的全局搜索能力和局部寻优能力。

本文提出了一种基于WOA优化BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法首先利用BiTCN提取轴承振动信号的特征，然后利用WOA算法优化BiTCN模型的参数，最终实现对轴承故障类型的准确诊断。通过与其他方法进行比较，验证了该方法的有效性和优越性。

2. 双向时间卷积神经网络BiTCN

BiTCN是一种结合了前向和后向TCN的网络结构。前向TCN从时间序列的起始点开始处理数据，提取过去的信息；后向TCN从时间序列的结束点开始处理数据，提取未来信息。最终将前向和后向TCN的输出进行融合，得到完整的特征表示。BiTCN的结构可以表示为：

3. 鲸鱼优化算法WOA

WOA算法模拟了座头鲸的捕食行为，包括包围猎物、螺旋更新位置和随机搜索三个阶段。算法的核心在于更新鲸鱼的位置，以逼近最优解。WOA算法的具体步骤如下：

1. 初始化鲸鱼种群: 随机生成初始鲸鱼种群。

2. 更新鲸鱼位置: 根据包围、螺旋更新和随机搜索策略更新每只鲸鱼的位置。

3. 更新最优解: 记录当前种群中适应度值最优的鲸鱼个体作为全局最优解。

4. 迭代: 重复步骤2和3，直到满足终止条件。

4. 基于WOA优化BiTCN的轴承故障诊断方法

本文提出的基于WOA优化BiTCN的轴承故障诊断方法流程如下：

1. 数据预处理: 对采集到的轴承振动信号进行预处理，例如去噪、归一化等。

2. BiTCN模型构建: 构建BiTCN模型，确定网络结构，包括卷积核大小、层数、激活函数等。

3. WOA参数优化: 利用WOA算法优化BiTCN模型的参数，例如卷积核权重和偏置项。将BiTCN模型的损失函数作为WOA算法的适应度函数，通过最小化损失函数来寻找最优参数。

4. 模型训练: 使用优化后的BiTCN模型进行训练。

5. 故障诊断: 使用训练好的BiTCN模型对新的轴承振动信号进行故障诊断。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙艳玲,张家瑞,鲁振中.拉盖尔-高斯涡旋光束在水下湍流中的传输特性[J].光学学报, 2019, 39(10):6.DOI:10.3788/AOS201939.1001005.

[2]  Liao Z , Min W , Li C ,et al.Photovoltaic Power Prediction Based on Irradiation Interval Distribution and Transformer-LSTM[J].  2024.

[3] 赵斯祺,代红,王伟.基于Transformer-LSTM模型的跨站脚本检测方法[J].计算机应用与软件, 2023, 40(9):327-333.

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