【CNN-BiLSTM-attention分类】基于注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现故障识别附matlab代码

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本文介绍了一种结合卷积神经网络、双向长短记忆神经网络和注意力机制的故障识别技术，用于有效提取故障信号的时频和时间序列特征，实验证明了其高精度的识别能力，适用于电力系统和其他领域的故障诊断。

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摘要

本文提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络（CNN-BiLSTM-attention）的故障识别方法。该方法首先利用卷积神经网络提取故障信号的时频特征，然后利用双向长短记忆神经网络学习故障信号的时间序列特征，最后利用注意力机制对故障信号的时频特征和时间序列特征进行加权融合，得到故障信号的综合特征。实验结果表明，该方法能够有效地识别故障信号，并且具有较高的识别精度。

1. 故障识别方法概述

故障识别是故障诊断中的一个重要步骤，其目的是根据故障信号来判断故障类型。故障识别方法有很多种，其中基于深度学习的故障识别方法近年来得到了广泛的研究和应用。深度学习是一种机器学习方法，它能够从数据中自动学习特征，并利用这些特征来进行故障识别。

2. CNN-BiLSTM-attention故障识别方法

CNN-BiLSTM-attention故障识别方法是一种基于深度学习的故障识别方法。该方法首先利用卷积神经网络提取故障信号的时频特征，然后利用双向长短记忆神经网络学习故障信号的时间序列特征，最后利用注意力机制对故障信号的时频特征和时间序列特征进行加权融合，得到故障信号的综合特征。故障信号的综合特征可以用来进行故障识别。

3. CNN-BiLSTM-attention故障识别方法的实现

CNN-BiLSTM-attention故障识别方法的实现主要包括以下几个步骤：

数据预处理：对故障信号进行预处理，包括归一化、去噪等。
特征提取：利用卷积神经网络提取故障信号的时频特征，利用双向长短记忆神经网络学习故障信号的时间序列特征。
特征融合：利用注意力机制对故障信号的时频特征和时间序列特征进行加权融合，得到故障信号的综合特征。
故障识别：利用故障信号的综合特征进行故障识别。

4. CNN-BiLSTM-attention故障识别方法的实验结果

为了验证CNN-BiLSTM-attention故障识别方法的有效性，我们在某一故障数据集上进行了实验。实验结果表明，该方法能够有效地识别故障信号，并且具有较高的识别精度。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );