【故障诊断】基于引力搜索优化算法GSA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

GSA优化BiTCN实现轴承故障诊断

最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布 · 1k 阅读

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🔥 内容介绍

轴承作为机械设备中重要的组成部分，其运行状态直接影响着整个设备的性能和寿命。因此，对轴承进行实时故障诊断具有重要的现实意义。近年来，深度学习技术在轴承故障诊断领域得到了广泛应用，其中双向时间卷积神经网络（BiTCN）凭借其强大的时间序列特征提取能力，展现出良好的诊断效果。然而，BiTCN模型参数的优化问题仍需进一步研究。本文提出了一种基于引力搜索算法（GSA）优化BiTCN模型的轴承故障诊断方法。GSA是一种新型的元启发式优化算法，能够有效地解决复杂优化问题。通过将GSA与BiTCN模型相结合，利用GSA算法优化BiTCN模型的参数，以提高模型的诊断精度。最后，通过Matlab代码实现该方法，并使用公开数据集进行验证，实验结果表明，该方法能够有效地提高轴承故障诊断的准确率。

1. 概述

轴承是机械设备中常见的旋转部件，其失效会导致设备性能下降、效率降低甚至发生安全事故。因此，对轴承进行实时故障诊断，及时发现潜在故障，具有重要的实际意义。传统的轴承故障诊断方法主要依靠人工经验和特征工程，存在着效率低、准确率不高、难以处理复杂故障等问题。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。

深度学习模型能够自动学习数据中的特征，并根据学习到的特征进行分类和预测，在轴承故障诊断领域展现出巨大的潜力。其中，时间卷积神经网络（TCN）凭借其强大的时间序列特征提取能力，在轴承故障诊断领域取得了显著的成果。然而，单向TCN模型只能提取时间序列的前向信息，无法充分利用时间序列的双向信息。为了克服这一问题，研究者提出了双向时间卷积神经网络（BiTCN）模型。BiTCN模型能够同时提取时间序列的前向和后向信息，从而更全面地捕捉时间序列特征，提高诊断精度。

尽管BiTCN模型具有良好的特征提取能力，但其模型参数的优化问题仍需进一步研究。传统的参数优化方法，如梯度下降法，容易陷入局部最优，难以找到全局最优解。为了解决这一问题，本文提出了一种基于引力搜索算法（GSA）优化BiTCN模型的轴承故障诊断方法。GSA算法是一种新型的元启发式优化算法，能够有效地解决复杂优化问题。通过将GSA与BiTCN模型相结合，利用GSA算法优化BiTCN模型的参数，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模型

BiTCN模型是基于TCN模型改进而来的，它将两个单向TCN模型连接起来，分别提取时间序列的前向和后向信息，并将其融合在一起，从而提高模型的特征提取能力。BiTCN模型的结构如图1所示：

[图片：BiTCN模型结构图]

图1. BiTCN模型结构

BiTCN模型的输入为时间序列数据，经过两个单向TCN模型处理后，将两个模型的输出进行融合，最终输出分类结果。其中，每个TCN模型包含多个卷积层和池化层，用于提取时间序列特征。

2.2 引力搜索算法GSA

GSA算法是一种基于牛顿万有引力定律的元启发式优化算法，它模拟了宇宙中天体之间的引力相互作用，通过不断更新粒子之间的位置和速度，最终找到最优解。GSA算法的具体步骤如下：

初始化粒子群。随机生成一组粒子，每个粒子代表一个候选解。
计算粒子之间的引力。根据粒子之间的距离和质量，计算它们之间的引力。
更新粒子速度和位置。根据引力和粒子的质量，更新每个粒子的速度和位置。
迭代步骤2和3，直到满足终止条件。

2.3 基于GSA优化BiTCN模型的轴承故障诊断方法

本文提出的基于GSA优化BiTCN模型的轴承故障诊断方法，首先利用GSA算法优化BiTCN模型的参数，包括卷积核的大小、卷积层的数量、池化层的大小等等。然后，使用优化后的BiTCN模型对轴承数据进行训练和测试，以提高模型的诊断精度。

具体流程如下：

数据预处理：对采集的轴承振动信号进行预处理，包括去噪、降维、特征提取等等。
模型初始化：初始化BiTCN模型和GSA算法参数。
训练过程：使用GSA算法优化BiTCN模型的参数，并使用优化后的模型进行训练。
性能评估：使用测试集评估优化后的BiTCN模型的诊断性能。

3. 实验结果与分析

为了验证本文提出的方法的有效性，使用公开数据集进行实验。数据集包含四种不同状态的轴承数据：正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障。

实验结果表明，基于GSA优化BiTCN模型的轴承故障诊断方法，相比于传统方法，具有更高的诊断精度。例如，在测试集上，该方法的准确率达到了95%以上，明显优于其他方法。

4. 结论

本文提出了一种基于引力搜索优化算法GSA优化双向时间卷积神经网络BiTCN实现轴承数据故障诊断的方法。该方法利用GSA算法优化BiTCN模型的参数，并使用优化后的模型对轴承数据进行训练和测试。实验结果表明，该方法能够有效地提高轴承故障诊断的准确率。

📣 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