【故障诊断】基于人工蜂群优化算法ABC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

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

🔥 内容介绍

摘要: 轴承作为旋转机械中的关键部件，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。本文提出了一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)优化双向时间卷积神经网络(Bidirectional Time Convolutional Network, 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ABC算法的全局寻优能力，对BiTCN网络参数进行优化，从而提高轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。通过在公开数据集上的实验验证，结果表明该方法在轴承故障诊断任务中取得了优于传统方法的性能。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；人工蜂群算法；特征提取；参数优化

1. 引言

随着工业自动化程度的不断提高，对旋转机械设备的可靠性和安全性要求也越来越高。轴承作为旋转机械的核心部件，其故障会直接影响设备的正常运行，甚至造成严重的经济损失和人员伤亡。因此，对轴承状态进行准确、及时的故障诊断至关重要。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、小波分析等。然而，这些方法往往受限于人工特征提取的局限性，难以提取出复杂的非线性特征，并且诊断精度较低。

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。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)由于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的成果，也开始应用于轴承故障诊断领域。然而，传统的CNN主要用于处理静态数据，而轴承振动信号是典型的时序数据，其蕴含丰富的时序信息。为了更好地提取时序特征，双向时间卷积神经网络(BiTCN)应运而生。BiTCN通过结合前向和后向卷积，能够有效地捕捉时间序列中的双向上下文信息，从而提高特征提取的准确性。

然而，BiTCN网络结构参数的设置对诊断性能影响显著，而人工手动调参效率低下且容易陷入局部最优解。因此，需要一种有效的优化算法来自动寻优BiTCN网络参数。人工蜂群算法(ABC)作为一种新型的元启发式算法，具有全局寻优能力强、收敛速度快等优点，适用于对BiTCN网络参数进行优化。

本文提出了一种基于ABC算法优化BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法利用ABC算法优化BiTCN网络结构中的超参数，例如卷积核大小、卷积层数、神经元数量等，从而提高BiTCN网络的特征提取能力和分类精度。通过在公开数据集上的实验验证，结果表明该方法在轴承故障诊断任务中取得了优于传统方法的性能。

2. 双向时间卷积神经网络(BiTCN)

BiTCN是一种改进的CNN结构，它在传统的CNN基础上引入了双向卷积操作。传统的CNN只考虑时间序列中过去的信息，而BiTCN同时考虑过去和未来的信息。具体来说，BiTCN采用两个卷积层，一个前向卷积层和一个后向卷积层，分别从时间序列的过去和未来提取特征。然后，将两个卷积层的输出进行拼接，再经过全连接层和Softmax层进行分类。这种双向卷积的结构能够有效地捕捉时间序列中的上下文信息，从而提高特征提取的准确性。

3. 人工蜂群算法(ABC)

ABC算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的元启发式优化算法。算法中，蜜蜂被分为三个群体：采蜜蜂、侦察蜂和观察蜂。采蜜蜂负责在解空间中搜索最优解，侦察蜂负责探测新的解空间区域，观察蜂则根据采蜜蜂的搜索结果调整自己的搜索策略。ABC算法通过迭代搜索，最终找到全局最优解。

4. 基于ABC优化BiTCN的轴承故障诊断方法

本文提出的轴承故障诊断方法主要包括以下步骤：

(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，以提高数据质量。

(2) BiTCN网络结构设计: 设计BiTCN网络结构，包括卷积层数、卷积核大小、神经元数量等参数。

(3) ABC算法参数设置: 设置ABC算法的参数，例如蜜蜂数量、迭代次数等。

(4) ABC算法优化BiTCN参数: 利用ABC算法优化BiTCN网络参数，找到最优网络结构。

(5) 模型训练和测试: 利用优化后的BiTCN网络对训练数据进行训练，并利用测试数据进行测试，评估模型的性能。

5. 实验结果与分析

本文在公开的轴承数据集上进行了实验，并将该方法与其他传统方法和深度学习方法进行了比较。实验结果表明，基于ABC优化BiTCN的轴承故障诊断方法具有更高的诊断精度和鲁棒性。

6. 结论

本文提出了一种基于ABC算法优化BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法充分利用了BiTCN强大的时间序列特征提取能力和ABC算法的全局寻优能力，有效地提高了轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。未来研究将进一步探索更有效的优化算法和网络结构，以进一步提升轴承故障诊断的性能。

⛳️ 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.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🎁  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制🌈

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP