【故障诊断】基于开普勒优化算法KOA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。本文提出一种基于开普勒优化算法 (KOA) 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 的双向结构有效提取轴承振动信号的时间特征，并结合 KOA 算法优化 BiTCN 的超参数，以提高模型的诊断精度和泛化能力。实验结果表明，该方法在多个公开数据集上的诊断准确率显著优于传统的机器学习算法和未优化的 BiTCN 模型，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；开普勒优化算法；超参数优化；振动信号

1. 引言

旋转机械广泛应用于工业生产的各个领域，其可靠性直接影响着生产效率和经济效益。轴承作为旋转机械的核心部件，其运行状态直接关系到整个系统的稳定性和安全性。因此，对轴承故障进行及时准确的诊断至关重要，可以有效避免重大事故的发生，并降低维护成本。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等。然而，这些方法受限于人工经验的局限性以及对信号预处理的依赖，在复杂工况下难以取得理想的诊断效果。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度神经网络的轴承故障诊断方法取得了显著的进展。卷积神经网络 (CNN) 凭借其强大的特征提取能力，成为轴承故障诊断领域的研究热点。然而，传统的 CNN 主要关注空间特征的提取，对于时间序列数据中蕴含的时序信息利用不足。双向时间卷积神经网络 (BiTCN) 通过结合正向和反向卷积，能够有效提取时间序列数据的双向时间特征，从而提高故障诊断的准确性。

然而，BiTCN 模型的性能很大程度上依赖于其超参数的设置，例如卷积核大小、卷积层数、学习率等。这些超参数的选取往往需要大量的实验和经验积累，效率低下且难以找到全局最优解。为了解决这个问题，本文提出采用开普勒优化算法 (KOA) 对 BiTCN 模型的超参数进行优化。KOA 算法是一种新型的元启发式优化算法，具有寻优能力强、收敛速度快的特点，能够有效地寻找到 BiTCN 模型的最优超参数组合，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)

BiTCN 是一种基于卷积神经网络的时间序列分析模型，它通过同时考虑时间序列数据的正向和反向信息来提取更全面的时间特征。BiTCN 的核心思想是使用两个独立的卷积层分别处理时间序列数据的正向和反向信息，然后将两个卷积层的输出进行融合，得到最终的特征表示。这种双向结构能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，提高模型的表达能力。

本文使用的 BiTCN 模型架构包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取时间特征，池化层用于降低特征维度和提高模型的鲁棒性，全连接层用于将提取的特征映射到故障类别。具体网络结构根据实验数据和需求进行调整，可以采用不同的卷积核大小、卷积层数和池化方式。

3. 开普勒优化算法 (KOA)

KOA 算法是一种基于开普勒行星运动规律的元启发式优化算法。它模拟行星围绕恒星运行的过程，通过行星之间的引力相互作用来寻找全局最优解。KOA 算法具有以下优点：

• 全局搜索能力强: KOA 算法能够有效地探索搜索空间，避免陷入局部最优解。

• 收敛速度快: KOA 算法的收敛速度相对较快，能够在较短的时间内找到高质量的解。

• 参数少: KOA 算法的参数较少，易于调参。

在本文中，KOA 算法用于优化 BiTCN 模型的超参数。通过将 BiTCN 模型的诊断准确率作为适应度函数，KOA 算法能够有效地寻找到 BiTCN 模型的最优超参数组合，从而提高模型的性能。

4. 实验结果与分析

本文选取了多个公开的轴承故障数据集进行实验，例如 IMS 数据集和 XJTU-SY 数据集。实验中，我们将提出的基于 KOA 优化 BiTCN 的故障诊断方法与其他几种传统的机器学习算法（例如支持向量机 SVM 和 k-近邻 KNN）以及未优化的 BiTCN 模型进行比较。实验结果表明，本文提出的方法在各个数据集上的诊断准确率均显著高于其他方法，并且具有更好的泛化能力。具体结果将在论文中以表格和图形的形式进行详细展示和分析，包括准确率、精确率、召回率、F1 值等评价指标。

⛳️ 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.

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[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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