【故障诊断】基于凌日优化算法TSOA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保障设备安全稳定运行至关重要。传统轴承故障诊断方法依赖于人工经验，效率低且准确性难以保证。近年来，深度学习技术在故障诊断领域取得了显著进展，但模型参数优化和泛化能力仍是制约其应用的关键问题。本文提出了一种基于凌日优化算法（TSOA）优化双向时间卷积神经网络（BiTCN）的轴承数据故障诊断方法。该方法利用TSOA算法对BiTCN网络的参数进行优化，提升了网络的学习效率和泛化能力，有效提高了轴承故障诊断的准确率。通过在公开数据集上的实验验证，结果表明该方法相比于传统方法以及其他优化算法优化的BiTCN模型，具有更高的诊断精度和更强的鲁棒性。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；凌日优化算法；特征提取；模型优化

1. 引言

旋转机械广泛应用于工业生产的各个领域，其核心部件轴承的可靠性直接影响着设备的运行状态和生产效率。传统的轴承故障诊断方法主要依赖于人工经验和频谱分析等技术，例如小波变换、经验模态分解等。这些方法存在以下不足：首先，它们依赖于人工提取特征，主观性强，难以提取出有效的故障特征；其次，对于复杂工况下的故障信号，传统方法的诊断精度较低；最后，这些方法通常需要大量的专业知识和经验，应用成本较高。

随着深度学习技术的快速发展，其强大的特征学习能力为轴承故障诊断提供了新的途径。卷积神经网络（CNN）因其在图像处理领域的成功应用而被引入到故障诊断领域，并取得了显著的成果。然而，传统的CNN主要针对静态图像数据，对于时间序列数据如轴承振动信号，其处理能力有限。针对此问题，时间卷积神经网络（TCN）应运而生，它能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。进一步地，双向时间卷积神经网络（BiTCN）通过结合正向和反向时间卷积，能够同时捕捉信号的过去和未来信息，从而更好地提取时间序列数据的特征。

然而，BiTCN模型的参数优化是一个复杂的问题，其性能很大程度上依赖于参数的选取。传统的梯度下降法等优化算法容易陷入局部最优解，导致模型精度不高。因此，寻求一种高效、可靠的优化算法至关重要。

凌日优化算法（TSOA）是一种新兴的元启发式优化算法，它模拟了凌日现象中行星围绕恒星运行的轨迹，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。本文提出将TSOA算法应用于BiTCN模型的参数优化，以提高轴承故障诊断的准确率和鲁棒性。

2. 双向时间卷积神经网络 (BiTCN)

BiTCN是一种基于TCN的改进模型，它通过结合正向和反向时间卷积层来提取时间序列数据中的双向信息。正向卷积层提取过去时刻的信息，而反向卷积层提取未来时刻的信息。将两者的输出进行融合，可以获得更全面的特征表示。BiTCN的结构通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于分类。

本文采用多层BiTCN结构，每一层BiTCN都包含多个正向和反向卷积核，以提取不同尺度的特征。通过堆叠多层BiTCN，可以学习到更复杂的特征表示，从而提高故障诊断的准确率。

3. 凌日优化算法 (TSOA)

TSOA算法模拟了行星围绕恒星运行的轨迹，通过迭代搜索来寻找全局最优解。在TSOA算法中，每个行星代表一个候选解，其位置代表解的各个参数值。行星围绕恒星运行的轨迹由其速度和加速度决定，算法通过更新行星的位置来寻找最优解。TSOA算法具有以下优点：

• 全局搜索能力强: TSOA算法能够在解空间中进行全局搜索，避免陷入局部最优解。

• 收敛速度快: TSOA算法的收敛速度相对较快，能够在较少的迭代次数内找到较优解。

• 参数少: TSOA算法的参数较少，易于调整和应用。

4. 基于TSOA优化的BiTCN模型

本文提出的基于TSOA优化的BiTCN模型，利用TSOA算法优化BiTCN网络的权重和偏置等参数。具体流程如下：

1. 初始化: 随机生成一组BiTCN模型参数，作为TSOA算法的初始种群。

2. 适应度评估: 将每个BiTCN模型参数代入BiTCN网络进行训练，并使用测试集评估其性能，将性能指标（如准确率）作为适应度值。

3. 更新位置: 根据TSOA算法的更新规则，更新每个行星的位置，即更新BiTCN模型参数。

4. 迭代: 重复步骤2和3，直到满足终止条件（例如迭代次数达到预设值或适应度值不再改善）。

5. 输出: 选择适应度值最高的BiTCN模型作为最优模型。

5. 实验结果与分析

本文使用公开的轴承数据集进行实验，并与其他优化算法（如粒子群算法PSO、遗传算法GA）优化的BiTCN模型进行对比。实验结果表明，基于TSOA优化的BiTCN模型在轴承故障诊断的准确率、召回率和F1值等方面均优于其他模型，展现了其优越的性能。此外，该方法对不同类型的轴承故障具有良好的鲁棒性。

6. 结论

本文提出了一种基于凌日优化算法TSOA优化双向时间卷积神经网络BiTCN的轴承数据故障诊断方法。该方法充分利用了TSOA算法的全局搜索能力和BiTCN网络的时间序列特征提取能力，有效地提高了轴承故障诊断的准确率和鲁棒性。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改进TSOA算法，并将其应用于其他类型的机械设备故障诊断。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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