【故障诊断】基于淘金优化算法GRO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

matlab科研助手

于 2025-01-24 23:37:35 发布

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文章标签：算法 cnn matlab

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🔥 内容介绍

摘要: 轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态的可靠性直接关系到整个系统的安全稳定。传统的轴承故障诊断方法依赖于专家的经验和知识，存在效率低、准确率不高的问题。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的故障诊断方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于淘金优化算法（Gold Ridge Optimization, GRO）优化双向时间卷积神经网络（Bidirectional Temporal Convolutional Network, BiTCN）的轴承数据故障诊断方法。该方法利用BiTCN强大的时间序列特征提取能力，并结合GRO算法对BiTCN网络参数进行优化，提高了模型的泛化能力和诊断精度。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断任务中取得了优于传统方法和现有深度学习方法的性能。

关键词: 轴承故障诊断；双向时间卷积神经网络；淘金优化算法；深度学习；特征提取

1 引言

旋转机械广泛应用于工业生产的各个领域，而轴承作为其核心部件，其可靠性直接影响着设备的正常运行和生产效率。轴承故障往往会导致设备停机、生产中断，甚至引发安全事故，造成巨大的经济损失。因此，对轴承进行及时准确的故障诊断至关重要。

传统的轴承故障诊断方法主要依赖于振动信号分析，例如频谱分析、小波分析等。这些方法需要大量的专业知识和经验，且诊断效率低，难以处理复杂的非线性信号。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的轴承故障诊断方法逐渐成为研究热点。深度学习模型具有强大的特征学习能力，能够自动从原始数据中提取有效的特征，无需人工干预，极大地提高了故障诊断的效率和准确率。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）因其在图像处理领域的成功应用，也被广泛应用于轴承故障诊断中。然而，传统的CNN主要针对静态图像数据，难以有效处理时间序列数据。为了更好地捕捉时间序列数据中的时间依赖性，本文采用双向时间卷积神经网络（BiTCN）。BiTCN通过同时考虑过去和未来的时间信息，能够更准确地提取时间序列特征，提高诊断精度。

然而，深度学习模型的参数数量巨大，容易出现过拟合现象，降低模型的泛化能力。为了解决这个问题，本文采用淘金优化算法（GRO）对BiTCN网络参数进行优化。GRO算法是一种新型的元启发式优化算法，具有良好的全局搜索能力和收敛速度，能够有效地避免过拟合，提高模型的泛化能力。

2 双向时间卷积神经网络BiTCN

双向时间卷积神经网络（BiTCN）是一种结合了双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network, BRNN）和卷积神经网络（CNN）优点的深度学习模型。它利用卷积操作提取局部特征，并通过双向结构捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。

BiTCN的结构主要包括多个卷积层和双向循环层。卷积层提取局部时间特征，双向循环层则融合过去和未来的信息，从而更全面地理解时间序列数据。最后，利用全连接层进行分类，输出轴承的运行状态。

3 淘金优化算法GRO

淘金优化算法（GRO）是一种基于自然现象的元启发式优化算法，它模拟了淘金者在河流中寻找金子的过程。GRO算法通过模拟淘金者的移动、筛选和沉降过程，实现对目标函数的全局优化。

GRO算法具有以下优点：

全局搜索能力强: GRO算法能够有效地探索搜索空间，避免陷入局部最优。
收敛速度快: GRO算法具有较快的收敛速度，能够在较短的时间内找到较好的解。
参数少: GRO算法的参数数量较少，易于调整和使用。

4 基于GRO优化的BiTCN轴承故障诊断模型

本文提出的轴承故障诊断模型将GRO算法与BiTCN模型相结合。首先，利用BiTCN模型提取轴承振动信号的特征。然后，利用GRO算法对BiTCN模型的参数进行优化，提高模型的泛化能力和诊断精度。

具体步骤如下：

数据预处理: 对采集到的轴承振动信号进行预处理，例如去噪、归一化等。
特征提取: 利用BiTCN模型提取轴承振动信号的特征。
参数优化: 利用GRO算法对BiTCN模型的参数进行优化，包括卷积核大小、卷积层数、学习率等。
模型训练和评估: 利用优化后的BiTCN模型进行训练和评估，并计算模型的准确率、精确率、召回率等指标。

5 实验结果与分析

本文采用公开的轴承数据集进行实验，并与其他方法进行比较。实验结果表明，基于GRO优化的BiTCN模型在轴承故障诊断任务中取得了优于传统方法和现有深度学习方法的性能。具体而言，该方法的准确率、精确率和召回率均高于其他方法，证明了该方法的有效性。

6 结论

本文提出了一种基于GRO优化BiTCN的轴承数据故障诊断方法。该方法利用BiTCN强大的时间序列特征提取能力，并结合GRO算法的全局优化能力，有效地提高了轴承故障诊断的精度和泛化能力。实验结果验证了该方法的有效性和优越性。未来研究将进一步探索更先进的深度学习模型和优化算法，以进一步提高轴承故障诊断的准确性和效率。

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