【故障诊断】基于黏菌优化算法SMA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。本文提出一种基于黏菌优化算法(SMA)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，结合SMA算法对BiTCN网络参数进行优化，以提高故障诊断的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断中取得了显著的效果，优于传统的BP神经网络和未经优化的BiTCN模型。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；黏菌优化算法；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，而轴承作为其核心部件，其可靠性直接影响着整个系统的稳定性和生产效率。传统的人工检测方法效率低、主观性强，难以满足现代工业对故障诊断快速、准确的要求。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，基于深度学习的故障诊断方法逐渐成为研究热点。其中，卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力，在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果，并逐渐应用于轴承故障诊断领域。然而，传统的CNN主要针对静态图像数据，对于轴承振动信号等时间序列数据，其处理效果并不理想。

双向时间卷积神经网络(BiTCN)通过结合正向和反向卷积，能够有效捕捉时间序列数据中的双向上下文信息，从而提高特征提取的准确性。然而，BiTCN网络结构复杂，参数众多，其性能很大程度上依赖于网络参数的设置。盲目地选择参数可能导致模型过拟合或欠拟合，从而影响诊断精度。因此，需要一种有效的优化算法来寻优BiTCN网络参数，提高其故障诊断性能。

黏菌优化算法(SMA)是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于黏菌的觅食行为。SMA算法具有寻优能力强、收敛速度快、参数少等优点，已成功应用于函数优化、特征选择等多个领域。本文将SMA算法与BiTCN网络相结合，提出一种基于SMA优化BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法利用SMA算法优化BiTCN网络的权重和偏置，以提高网络的学习效率和泛化能力，从而提高轴承故障诊断的准确率。

2 基于SMA优化BiTCN的轴承故障诊断方法

本节详细介绍基于SMA优化BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法主要包括以下三个步骤：数据预处理、BiTCN网络结构设计以及SMA算法参数优化。

2.1 数据预处理

采集的轴承振动信号通常包含噪声和冗余信息，需要进行预处理以提高数据质量。本研究采用以下预处理步骤：

• 数据清洗: 剔除异常值和缺失值。

• 信号滤波: 使用小波滤波或带通滤波去除噪声。

• 数据归一化: 将数据归一化到[0,1]区间，避免某些特征对模型训练的影响过大。

• 数据分段: 将连续的振动信号分割成固定长度的数据段，作为BiTCN网络的输入。

2.2 BiTCN网络结构设计

BiTCN网络由正向卷积层和反向卷积层组成，可以有效提取时间序列数据中的双向上下文信息。本研究设计的BiTCN网络结构包括：

• 输入层: 输入预处理后的轴承振动信号数据段。

• 正向卷积层: 多个卷积层，提取正向时间信息。

• 反向卷积层: 多个卷积层，提取反向时间信息。

• 合并层: 将正向和反向卷积层的输出合并。

• 全连接层: 进行特征分类。

• 输出层: 输出故障类型概率。

2.3 基于SMA算法的BiTCN参数优化

SMA算法通过模拟黏菌的觅食行为来寻找最优解。在本文中，SMA算法用于优化BiTCN网络的权重和偏置，目标函数为BiTCN网络的损失函数。算法流程如下：

1. 初始化SMA算法参数，包括种群规模、迭代次数等。

2. 随机初始化BiTCN网络权重和偏置。

3. 将BiTCN网络权重和偏置编码为SMA算法的个体。

4. 使用训练集评估每个个体的适应度值（即BiTCN网络的损失函数值）。

5. 根据SMA算法的更新规则迭代更新个体位置，直至满足停止条件。

6. 选择适应度值最小的个体对应的BiTCN网络权重和偏置作为最优解。

3 实验结果与分析

本研究使用公开的轴承故障数据集进行实验验证。实验结果表明，基于SMA优化BiTCN的轴承故障诊断方法在准确率、精确率、召回率和F1值等方面均优于传统的BP神经网络和未经优化的BiTCN模型。 实验中，通过对比不同参数设置下的结果，分析了SMA算法参数对BiTCN网络性能的影响。 此外，还进行了鲁棒性测试，验证了该方法在不同噪声水平下的稳定性。

4 结论

本文提出了一种基于SMA优化BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法有效地结合了BiTCN强大的时间序列特征提取能力和SMA算法的全局寻优能力，提高了轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。实验结果验证了该方法的有效性，为轴承故障诊断提供了一种新的思路。未来研究可以进一步探索更有效的优化算法和更复杂的BiTCN网络结构，以提高故障诊断的精度和效率。 此外，可以研究该方法在其他类型机械设备故障诊断中的应用。

⛳️ 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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