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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）内容概要：本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）优化变分模态分解（VMD）参数，并结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证，通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α，有效提升信号分解精度，抑制模态混叠；随后利用CNN提取故障特征的空间信息，BiLSTM捕捉时间序列的动态特征，最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势，显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统；②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案；③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议：建议读者结合MATLAB代码实现，深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑，通过复现实验掌握完整诊断流程，并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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