【故障诊断】基于频率稀疏学习进行轴承故障诊断附Matlab代码

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🔥 内容介绍

从噪声振动信号中提取故障频率是轴承故障诊断的一项具有挑战性的任务。最先进的基于稀疏表示（SR）的方法通常包含两个步骤：1）时域中的故障脉冲恢复和2）估计信号包络的频率变换。然而，任何不准确的时域信号恢复都会导致后续频率变换的误差累积问题，并且频率变换本身会遇到低分辨率的缺点，尤其是对于短时采样数据。为了解决这些缺点，在本文中，我们提出了一种新颖的稀疏贝叶斯学习（SBL）框架来避免时域信号恢复并直接从频域提取故障频率。我们首先使用包络谱的稀疏结构提出了稀疏频率恢复问题的新公式，然后将截断的离网模型引入到 SBL 框架中以加速所提出的方法。此外，还开发了一种改进的网格细化方法来共同应对离网频率失配并利用故障频率的算术稀疏结构。仿真和实验结果都表明了我们提出的方法的有效性。

📣 部分代码

function Fn=search_P(Y,Fs)​​%  Z_ind=find(sum_Z==max(sum_Z));%  [~,temp_ind]=min(F_active(Z_ind));%  Z_ind=Z_ind(temp_ind);%%   z_choose=Z(Z_ind,:);  c_choose=C(Z_ind,:);  F_res=F_active(z_choose==1);    C_res=c_choose(z_choose==1);       Fn=sum(F_res)/sum(C_res);    end %  e;% stem(F(1:round(N/2)),  (y_diff_corr_fft_abs(1:round(N/2)))/ max(y_diff_corr_fft_abs))% axis([0 1500 0 1])% title(['FFT of direction diff signal'])% %  

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Cao, Zheng, Jisheng Dai, Weichao Xu, and Chunqi Chang. "Bearing Fault Diagnosis With Frequency Sparsity Learning." IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 71 (2022): 1-10.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 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、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

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🌈 雷达方面

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🌈 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

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