【故障诊断】基于黑猩猩优化算法ChOA-V2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

原创于 2024-08-30 22:11:06 发布 · 2k 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

✅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👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

物理应用机器学习

🔥 内容介绍

摘要：轴承作为机械设备中的关键部件，其运行状态直接影响设备的整体性能和可靠性。及时准确地诊断轴承故障对于避免设备停机、降低维护成本、保障生产安全具有重要意义。近年来，深度学习在轴承故障诊断领域取得了显著进展，但现有方法在处理非平稳信号和捕捉双向时间特征方面存在局限性。本文提出了一种基于黑猩猩优化算法ChOA-V2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提取轴承振动信号的双向时间特征，并利用ChOA-V2算法对BiTCN模型进行优化，以提高模型的诊断精度。最后，通过实验验证了该方法在不同故障类型和故障程度下的有效性，并与其他方法进行了对比，表明该方法具有更高的诊断精度和更强的鲁棒性。

**关键词：**轴承故障诊断，双向时间卷积神经网络，黑猩猩优化算法，ChOA-V2，Matlab

1. 引言

轴承作为机械设备中承载负荷、传递运动的关键部件，其工作状态直接影响设备的运行可靠性和安全。当轴承出现故障时，会产生振动、噪声等异常信号，若不能及时发现并处理，轻则影响设备性能，重则导致设备停机，造成巨大的经济损失和安全隐患。因此，对轴承故障进行及时准确的诊断具有重要意义。

传统的轴承故障诊断方法主要依靠经验丰富的工程师进行人工诊断，存在主观性强、效率低、易出错等缺点。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。深度学习方法具有强大的特征提取能力，能够自动学习数据中的复杂特征，并将其应用于故障诊断任务，取得了比传统方法更优越的性能。

然而，现有的深度学习方法在处理非平稳信号和捕捉双向时间特征方面存在局限性。例如，传统的卷积神经网络（CNN）在处理时间序列数据时，只能捕捉单向时间信息，无法有效地提取数据的双向时间特征，限制了其在轴承故障诊断中的应用。

针对上述问题，本文提出了一种基于黑猩猩优化算法ChOA-V2优化双向时间卷积神经网络BiTCN的轴承故障诊断方法。该方法利用BiTCN提取轴承振动信号的双向时间特征，并利用ChOA-V2算法对BiTCN模型进行优化，以提高模型的诊断精度。

2. 方法介绍

2.1 双向时间卷积神经网络BiTCN

BiTCN是一种专门针对时间序列数据设计的卷积神经网络，它能够提取数据中的双向时间特征。与传统的CNN不同，BiTCN在卷积层中同时使用正向和反向卷积核，分别提取数据的前向和后向时间信息。通过将正向和反向卷积结果进行融合，BiTCN能够有效地捕捉数据的双向时间特征，提高模型的诊断精度。

2.2 黑猩猩优化算法ChOA-V2

ChOA-V2是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于黑猩猩的狩猎行为。该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，能够有效地解决复杂的优化问题。

2.3 模型优化

本文采用ChOA-V2算法对BiTCN模型进行优化。具体步骤如下：

初始化种群: 随机生成一组BiTCN模型参数，作为ChOA-V2算法的初始种群。
适应度评估: 将种群中的每个个体（BiTCN模型）应用于轴承数据进行训练和测试，并根据模型的诊断精度计算其适应度值。
更新种群: 根据适应度值，对种群进行更新，保留适应度值高的个体，并使用ChOA-V2算法的更新策略生成新的个体。
重复步骤2-3: 重复步骤2和3，直到满足停止条件，例如达到最大迭代次数或适应度值不再变化。

3. 实验结果与分析

3.1 实验数据集

本文使用公开的轴承数据集进行实验，该数据集包含不同故障类型和故障程度的轴承振动信号。

3.2 实验结果

实验结果表明，基于ChOA-V2优化BiTCN的故障诊断方法在不同故障类型和故障程度下均取得了较高的诊断精度。与其他方法相比，该方法具有更高的诊断精度和更强的鲁棒性。

3.3 分析与讨论

实验结果表明，ChOA-V2算法能够有效地优化BiTCN模型，提高模型的诊断精度。这是因为ChOA-V2算法具有以下优点：

全局搜索能力强: ChOA-V2算法能够在较大的搜索空间内快速找到最优解。
收敛速度快: ChOA-V2算法能够快速收敛到最优解，减少训练时间。
鲁棒性强: ChOA-V2算法对参数设置的敏感性较低，具有较强的鲁棒性。

4. 结论

本文提出了一种基于ChOA-V2优化BiTCN的轴承故障诊断方法，该方法能够有效地提取轴承振动信号的双向时间特征，并利用ChOA-V2算法对BiTCN模型进行优化，提高模型的诊断精度。实验结果表明，该方法具有更高的诊断精度和更强的鲁棒性，为轴承故障诊断提供了新的思路和方法。

5. 代码实现

以下为Matlab代码实现：

% 加载轴承数据集 load('bearing_data.mat'); % 定义BiTCN模型 % ... % 使用ChOA-V2算法优化BiTCN模型 % ... % 训练BiTCN模型 % ... % 测试BiTCN模型 % ... % 输出诊断结果 % ...

6. 未来展望

未来，我们将继续研究以下方面：

改进ChOA-V2算法: 探索新的改进策略，进一步提高ChOA-V2算法的性能。
融合多源数据: 研究如何将其他传感器数据（例如温度、电流）与振动信号相结合，提高故障诊断的准确性。
应用于实际系统: 将该方法应用于实际的轴承故障诊断系统中，验证其可行性和实用性。

📣 部分代码

%%  数据分析num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例 outdim = 1;                                  % 最后一列为输出num_class = length(unique(res(:,end)));  % 计算类别数 num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数kim = size(res, 2)-1;                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度