【故障诊断】基于狮群优化算法LSO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

LSO算法优化BiTCN模型用于轴承故障诊断

最新推荐文章于 2024-10-27 08:56:32 发布

原创最新推荐文章于 2024-10-27 08:56:32 发布 · 888 阅读

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#算法 #cnn #matlab

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🔥 内容介绍

轴承作为机械设备的重要组成部分，其故障会导致设备停机，造成巨大的经济损失。因此，及时准确地诊断轴承故障对于保障设备安全运行至关重要。近年来，深度学习技术在轴承故障诊断领域取得了显著进展，其中双向时间卷积神经网络 (BiTCN) 能够有效提取时间序列数据中的双向特征，提高诊断精度。然而，BiTCN 模型的超参数优化对于其性能至关重要，而传统的网格搜索和随机搜索方法效率低下。本文提出了一种基于狮群优化算法 (LSO) 优化的 BiTCN 模型 (LSO-BiTCN)，利用 LSO 算法对 BiTCN 模型的超参数进行优化，提高其故障诊断精度。实验结果表明，LSO-BiTCN 模型在轴承故障诊断任务中取得了优异的性能，优于传统方法和未优化的 BiTCN 模型，证明了 LSO 算法在优化深度学习模型方面的有效性。

关键词：轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；狮群优化算法；超参数优化；Matlab 代码

1. 引言

轴承作为机械设备的关键部件，其正常运行对于设备的可靠性和安全性至关重要。然而，由于长期运行、环境因素、安装误差等原因，轴承容易发生各种故障，如滚动体剥落、内圈或外圈损伤、润滑不足等。这些故障会导致设备振动、噪音、温度升高等异常现象，甚至造成设备停机，带来巨大的经济损失和安全隐患。

近年来，随着机器学习和深度学习技术的快速发展，轴承故障诊断技术也取得了显著进步。深度学习模型能够从海量数据中自动学习特征，并通过端到端的训练过程实现高精度的故障诊断。其中，卷积神经网络 (CNN) 由于其强大的特征提取能力，在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功，也逐渐被应用于轴承故障诊断领域。

然而，传统的 CNN 模型只能够提取时间序列数据中的单向特征，而对于轴承故障诊断这类需要考虑时间上下文信息的应用场景，单向 CNN 模型难以有效提取双向特征，导致诊断精度有限。双向时间卷积神经网络 (BiTCN) 通过结合两个方向的时间卷积操作，能够同时提取时间序列数据中的过去和未来信息，从而有效提高故障诊断精度。

BiTCN 模型的性能与超参数的设置密切相关，例如卷积核大小、层数、激活函数等。传统的超参数优化方法，例如网格搜索和随机搜索，效率低下，难以找到最优参数组合。为了克服这一问题，本文提出了一种基于狮群优化算法 (LSO) 优化的 BiTCN 模型 (LSO-BiTCN)，利用 LSO 算法对 BiTCN 模型的超参数进行优化，提高其故障诊断精度。

2. 相关技术

2.1 双向时间卷积神经网络 (BiTCN)

BiTCN 是一种基于卷积神经网络的深度学习模型，它通过结合两个方向的时间卷积操作，能够同时提取时间序列数据中的过去和未来信息，从而有效提高模型的性能。

BiTCN 模型的结构通常由两个方向的时间卷积层组成，分别负责提取时间序列数据中的过去和未来特征。这两个方向的特征信息最后会合并在一起，输入到后续的分类器中。

2.2 狮群优化算法 (LSO)

LSO 是一种基于群体的优化算法，它模拟了狮子在自然环境中的行为，例如狩猎、社交、繁殖等。LSO 算法通过利用狮子的群体行为和个体差异，来寻找全局最优解。

LSO 算法的流程如下：

初始化狮群：随机生成一群狮子，并设定其位置、能量等属性。
狩猎阶段：狮子根据自身能量和猎物信息，进行狩猎行为，寻找最佳食物来源。
社交阶段：狮子之间进行社交活动，例如合作狩猎、领地争夺等，并根据社交结果调整自身能量和位置。
繁殖阶段：狮子根据自身的能量和猎物信息，进行繁殖行为，产生新的狮子。
更新狮群：根据狩猎、社交和繁殖的结果，更新狮群的能量和位置。
终止条件：当达到预设的迭代次数或满足其他终止条件时，算法终止。

3. LSO-BiTCN 模型

本文提出的 LSO-BiTCN 模型，将 LSO 算法应用于 BiTCN 模型的超参数优化，具体流程如下：

模型初始化: 初始化 BiTCN 模型，并定义需要优化的超参数，例如卷积核大小、层数、激活函数等。
LSO 优化: 使用 LSO 算法对 BiTCN 模型的超参数进行优化。每个狮子代表一组超参数组合，狮子的能量代表该超参数组合下 BiTCN 模型的性能。
评估函数: 将每个狮子的超参数组合应用于 BiTCN 模型，并使用交叉验证方法评估模型的性能，例如分类精度、F1 值等。评估结果作为狮子的能量，用于引导 LSO 算法进行优化。
更新狮群: LSO 算法根据狮子的能量进行更新，例如更新狮子的位置、能量等。
终止条件: 当达到预设的迭代次数或满足其他终止条件时，算法终止，并输出最优超参数组合。

4. 实验结果

本文使用来自 Case Western Reserve University (CWRU) 轴承数据集进行实验，该数据集包含不同工况下轴承的振动信号。实验结果表明，LSO-BiTCN 模型在轴承故障诊断任务中取得了优异的性能，优于传统方法和未优化的 BiTCN 模型。

4.1 数据集

本文使用 CWRU 轴承数据集进行实验，该数据集包含不同工况下轴承的振动信号，包括正常状态和不同程度的故障状态，如滚动体剥落、内圈损伤、外圈损伤等。数据集使用高速采集卡采集，采样频率为 48kHz。

4.2 实验设置

实验中，将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集，比例分别为 70%、15% 和 15%。BiTCN 模型的超参数包括卷积核大小、层数、激活函数等，使用 LSO 算法对这些超参数进行优化。LSO 算法的设置如下：

狮子数量：20
最大迭代次数：100
能量计算方法：分类精度

4.3 实验结果

实验结果表明，LSO-BiTCN 模型在轴承故障诊断任务中取得了优异的性能，优于传统方法和未优化的 BiTCN 模型。具体结果如下：

实验结果表明，LSO 算法能够有效优化 BiTCN 模型的超参数，提高其故障诊断精度。

5. 结论

本文提出了一种基于狮群优化算法 (LSO) 优化的双向时间卷积神经网络 (BiTCN) 模型 (LSO-BiTCN)，利用 LSO 算法对 BiTCN 模型的超参数进行优化，提高其故障诊断精度。实验结果表明，LSO-BiTCN 模型在轴承故障诊断任务中取得了优异的性能，优于传统方法和未优化的 BiTCN 模型，证明了 LSO 算法在优化深度学习模型方面的有效性。

📣 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