【故障诊断】基于三角测量拓扑聚合优化器TTAO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，其运行状态直接影响设备的整体性能和安全。准确有效的轴承故障诊断对于预防设备故障、降低维护成本至关重要。本文提出一种基于三角测量拓扑聚合优化器(TTAO)优化双向时间卷积神经网络(BiTCN)的轴承故障诊断方法。该方法首先利用BiTCN强大的时间序列特征提取能力对轴承振动信号进行特征学习，然后采用TTAO算法优化BiTCN网络结构参数，以提高模型的诊断精度和泛化能力。实验结果表明，与其他先进的故障诊断方法相比，该方法在轴承故障诊断中取得了更高的准确率和更低的误判率，展现出良好的应用前景。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；三角测量拓扑聚合优化器；振动信号；特征提取

1 引言

随着工业自动化程度的提高和对设备可靠性要求的不断提升，准确、高效的轴承故障诊断技术日益受到重视。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、小波变换等。然而，这些方法存在着特征提取依赖人工经验、难以处理非线性信号以及对噪声敏感等缺点，难以满足复杂工业环境下的需求。

近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了显著进展，其强大的特征学习能力也为轴承故障诊断提供了新的思路。卷积神经网络(CNN)由于其能够有效提取局部特征，被广泛应用于图像处理和时间序列分析。然而，传统的CNN只能处理单向时间序列信息，忽略了时间序列中前后文信息的重要性。双向时间卷积神经网络(BiTCN)则通过融合正向和反向时间序列信息，能够更全面地捕捉时间序列的特征，从而提高诊断精度。

然而，BiTCN网络结构参数的设置直接影响其诊断性能。传统的参数调优方法，如网格搜索、随机搜索等，效率低下且难以找到全局最优解。因此，需要一种高效的优化算法来寻找BiTCN的最优参数组合。本文提出了一种基于三角测量拓扑聚合优化器(TTAO)的BiTCN优化方法，利用TTAO算法的全局搜索能力和快速收敛特性，优化BiTCN网络结构参数，从而提高轴承故障诊断的准确性和效率。

2 BiTCN网络结构

双向时间卷积神经网络(BiTCN)由两个单向时间卷积神经网络组成，分别处理正向和反向时间序列信息。正向网络从时间序列的起点开始处理，而反向网络从时间序列的终点开始处理。两个网络的输出结果随后被融合，以获得更全面的时间序列特征表示。

BiTCN的具体结构包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取时间序列的局部特征，池化层用于降低特征维度并提高模型的鲁棒性，全连接层则用于将提取的特征映射到故障类别。卷积核的大小、卷积层的数量、池化层的类型和数量等参数对BiTCN的性能有着重要的影响。

3 三角测量拓扑聚合优化器(TTAO)

三角测量拓扑聚合优化器(TTAO)是一种基于群体智能的全局优化算法。它通过模拟三角测量原理，利用多个探测器在搜索空间中协同搜索最优解。TTAO算法具有以下特点：

• 全局搜索能力强: TTAO算法能够有效避免陷入局部最优解，提高找到全局最优解的概率。

• 收敛速度快: TTAO算法的收敛速度相对较快，能够在较短的时间内找到较好的解。

• 参数少: TTAO算法的参数数量相对较少，易于调整和使用。

4 基于TTAO优化的BiTCN轴承故障诊断方法

本文提出的轴承故障诊断方法流程如下：

1. 数据预处理: 对采集到的轴承振动信号进行预处理，包括去噪、数据清洗等，以提高数据的质量。

2. 特征提取: 利用BiTCN网络提取轴承振动信号的特征。

3. 参数优化: 使用TTAO算法优化BiTCN网络结构参数，包括卷积核大小、卷积层数量、池化层类型和数量等。

4. 故障诊断: 将优化后的BiTCN网络应用于轴承故障诊断，根据网络输出结果判断轴承的运行状态。

在参数优化过程中，TTAO算法将BiTCN网络的诊断精度作为目标函数，通过迭代搜索寻找最优参数组合。

5 实验结果与分析

本文采用公开的轴承数据集进行实验，并将本文提出的方法与其他先进的故障诊断方法进行比较。实验结果表明，本文提出的基于TTAO优化BiTCN的轴承故障诊断方法在诊断准确率和泛化能力方面均优于其他方法，有效地提高了轴承故障诊断的性能。

6 结论

本文提出了一种基于三角测量拓扑聚合优化器(TTAO)优化双向时间卷积神经网络(BiTCN)的轴承故障诊断方法。该方法充分利用了BiTCN强大的时间序列特征提取能力和TTAO算法的高效全局搜索能力，有效提高了轴承故障诊断的准确率和效率。实验结果验证了该方法的有效性和优越性，为轴承故障诊断提供了新的技术途径。未来研究将集中在进一步提高算法的鲁棒性和实时性，以及探索该方法在其他工业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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