【故障诊断】基于龙格库塔优化算法RUN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，其运行状态的准确诊断对设备的安全稳定运行至关重要。本文提出一种基于龙格库塔优化算法 (RUN) 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强大的时间序列特征提取能力，并结合RUN算法优化BiTCN网络参数，以提高模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断中取得了优于传统方法的性能，有效提升了故障诊断的准确性和可靠性。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络 (BiTCN)；龙格库塔优化算法 (RUN)；特征提取；故障分类

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关键部件，其故障往往会导致严重的经济损失甚至安全事故。因此，及时准确地进行轴承故障诊断具有重要意义。传统的轴承故障诊断方法，例如频谱分析、小波分析等，依赖于人工提取特征，主观性较强，且难以处理复杂的非线性信号。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的轴承故障诊断方法逐渐成为研究热点，其强大的特征学习能力能够自动提取数据中的隐含特征，提高诊断精度。

双向时间卷积神经网络 (BiTCN) 是一种有效的时序数据处理模型，它能够同时捕捉时间序列数据的正向和反向信息，从而更全面地理解数据的动态特征。然而，BiTCN网络结构参数的选取对模型性能影响较大，盲目选取参数可能导致模型性能欠佳，甚至过拟合。因此，需要一种有效的算法来优化BiTCN网络参数，提高模型的泛化能力。

龙格库塔优化算法 (RUN) 是一种新型的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，已被成功应用于许多优化问题中。本文提出将RUN算法与BiTCN网络相结合，用于轴承故障诊断。RUN算法用于优化BiTCN网络参数，包括卷积核大小、卷积层数、神经元数量等，以提高模型的预测精度和泛化能力。

2. 方法

2.1 双向时间卷积神经网络 (BiTCN)

BiTCN 网络结合了卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的优点，它采用两个方向的卷积层分别提取时间序列数据的正向和反向特征，然后将两个方向的特征进行融合，最终送入全连接层进行分类。BiTCN 的结构能够有效地捕获时间序列数据中的长程依赖关系和局部特征。

2.2 龙格库塔优化算法 (RUN)

RUN 算法是一种基于龙格库塔数值积分方法的元启发式优化算法。它模拟了微分方程的求解过程，通过迭代更新粒子位置，寻找目标函数的全局最优解。RUN 算法具有以下优点：

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

• 收敛速度快: RUN 算法的收敛速度比一些传统的元启发式算法更快。

• 参数少: RUN 算法的参数较少，易于调整。

2.3 基于RUN优化的BiTCN轴承故障诊断方法

本文提出的方法将RUN算法用于优化BiTCN网络参数。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、归一化等。

2. BiTCN网络构建: 建立BiTCN网络模型，确定网络结构参数的初始值。

3. RUN算法优化: 利用RUN算法优化BiTCN网络参数，目标函数为BiTCN网络的分类准确率。

4. 模型训练: 利用优化后的BiTCN网络对预处理后的数据进行训练。

5. 故障诊断: 利用训练好的BiTCN网络对新的轴承振动信号进行故障诊断。

3. 实验结果与分析

本文采用公开的轴承数据集进行实验，比较了本文提出的方法与其他几种方法的性能，包括传统方法 (例如，小波包分析) 和直接使用BiTCN的方法。实验结果表明，本文提出的基于RUN优化BiTCN的轴承故障诊断方法在准确率、召回率和F1值等指标上均优于其他方法，有效提升了轴承故障诊断的准确性和可靠性。 具体的实验数据和图表将在论文中详细展示和分析。

4. 结论

本文提出了一种基于RUN优化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，并结合RUN算法优化网络参数，有效提高了轴承故障诊断的准确性和可靠性。实验结果验证了该方法的有效性。未来的工作将集中在改进RUN算法，探索更有效的网络结构，以及将该方法应用于更复杂的工业环境中。

⛳️ 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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