【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-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要：轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态直接影响着整个机械系统的安全性和可靠性。准确、高效的故障诊断对预防重大事故、降低维护成本具有至关重要的意义。本文提出一种基于引力搜索优化算法（Gravitational Search Algorithm, GSA）优化双向时间卷积神经网络（Bidirectional Temporal Convolutional Network, BiTCN）的轴承故障诊断方法。该方法首先利用BiTCN强大的时间序列建模能力提取轴承振动信号的深层特征，然后引入GSA算法对BiTCN的网络参数进行优化，以提高模型的分类性能。实验结果表明，与传统机器学习方法和未优化的BiTCN相比，所提出的GSA-BiTCN模型在轴承故障诊断任务中取得了更高的分类精度和鲁棒性，验证了该方法在实际工程应用中的可行性和有效性。

关键词：轴承故障诊断；引力搜索算法；双向时间卷积神经网络；时间序列；参数优化

1. 引言

旋转机械是工业生产中不可或缺的组成部分，其运行效率和安全性直接关系到生产的稳定性和经济效益。轴承作为旋转机械的关键支撑部件，其工作状态的好坏直接影响整个机械系统的运行。早期、准确的轴承故障诊断可以有效地预防重大事故，减少因故障停机造成的损失，降低维护成本。因此，开发高效可靠的轴承故障诊断方法具有重要的现实意义和应用价值。

传统的轴承故障诊断方法主要依赖于人工特征提取和模式识别技术。这些方法需要丰富的领域知识和经验，并且特征提取过程较为复杂，难以适应复杂工况下的故障诊断。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深层特征，避免了人工特征提取的繁琐过程，并取得了良好的诊断效果。然而，深度学习模型的性能很大程度上依赖于网络结构的合理性和参数的优化。如何选择合适的深度学习模型结构并找到最优的网络参数仍然是一个挑战。

时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network, TCN）是一种专门用于处理时间序列数据的深度学习模型。它通过使用因果卷积和扩张卷积，可以有效地捕获时间序列中的长期依赖关系。双向时间卷积神经网络（Bidirectional Temporal Convolutional Network, BiTCN）在TCN的基础上增加了反向卷积，可以更好地捕获时间序列的双向信息，从而提高模型对时间序列的建模能力。然而，BiTCN的性能也受到其网络参数的影响。如果参数选择不当，则可能导致模型过拟合或欠拟合，影响最终的诊断效果。

引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm, GSA）是一种基于牛顿引力定律的优化算法。它通过模拟物体之间的引力相互作用，搜索最优解。GSA具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，被广泛应用于各种优化问题。

鉴于此，本文提出一种基于GSA优化的BiTCN轴承故障诊断方法。该方法首先利用BiTCN提取轴承振动信号中的深层特征，然后引入GSA算法对BiTCN的网络参数进行优化，以提高模型的分类性能。本文的主要贡献在于：

提出了一种基于BiTCN的轴承故障诊断模型，充分利用了BiTCN在时间序列建模方面的优势。
引入GSA算法对BiTCN的网络参数进行优化，克服了手动参数调整的盲目性，提高了模型的分类性能。
通过实验验证了所提出的GSA-BiTCN模型在轴承故障诊断任务中的有效性和优越性。

2. 相关理论

2.1 双向时间卷积神经网络（BiTCN）

时间卷积神经网络（TCN）是一种专门用于处理时间序列数据的深度学习模型。与传统的循环神经网络（RNN）相比，TCN具有并行计算能力强、梯度消失问题较少等优点。TCN的核心思想是使用因果卷积和扩张卷积来捕获时间序列中的长期依赖关系。因果卷积确保了当前时刻的输出只依赖于过去时刻的输入，而扩张卷积则可以有效地扩大卷积核的感受野，从而捕获更长时间跨度的信息。

双向时间卷积神经网络（BiTCN）是在TCN的基础上增加了反向卷积。它通过使用正向和反向两个TCN，分别提取时间序列的正向和反向特征，然后将这两个特征拼接在一起，从而更好地捕获时间序列的双向信息。BiTCN的结构如图1所示：

[图1：BiTCN网络结构示意图，此处需自行绘制]

BiTCN的计算过程可以表示如下：

正向TCN：
scss

h_f(t) = σ(W_f * x(t) + b_f)

其中，x(t)表示时间序列在时刻t的输入，W_f和b_f表示正向TCN的卷积核和偏置项，σ表示激活函数，h_f(t)表示正向TCN在时刻t的输出。
反向TCN：
scss

h_b(t) = σ(W_b * x(t) + b_b)

其中，W_b和b_b表示反向TCN的卷积核和偏置项，h_b(t)表示反向TCN在时刻t的输出。
拼接：
scss

h(t) = [h_f(t), h_b(t)]

其中，h(t)表示BiTCN在时刻t的最终输出，它是正向TCN和反向TCN的输出拼接而成。

2.2 引力搜索算法（GSA）

引力搜索算法（GSA）是一种基于牛顿引力定律的优化算法。它通过模拟物体之间的引力相互作用，搜索最优解。GSA的搜索过程可以描述如下：

初始化：随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表问题的一个解。
计算引力：根据粒子的适应度值，计算粒子之间的引力大小。适应度值越好的粒子，质量越大，对其他粒子的引力也越大。
计算加速度：根据粒子所受的引力，计算粒子的加速度。
更新位置和速度：根据粒子的加速度，更新粒子的位置和速度。
判断终止条件：当达到最大迭代次数或满足其他终止条件时，算法停止。

GSA的数学模型可以表示如下：

引力计算：
scss

F_{ij}(t) = G(t) \frac{M_i(t) M_j(t)}{R_{ij}(t) + \epsilon}

其中，F_{ij}(t)表示在t时刻粒子j对粒子i的引力，G(t)表示引力常数，M_i(t)和M_j(t)分别表示粒子i和j的质量，R_{ij}(t)表示粒子i和j之间的距离，ε是一个很小的常数，用于防止除数为零。
合力计算：
scss

F_i(t) = \sum_{j \in Kbest, j \neq i} rand() F_{ij}(t)

其中，Kbest表示质量最大的前K个粒子集合，rand()表示一个[0,1]之间的随机数。F_i(t) 表示粒子i在t时刻受到的合力。
加速度计算:
scss

a_i(t) = \frac{F_i(t)}{M_i(t)}

其中，a_i(t)表示粒子i在t时刻的加速度。
速度和位置更新:
scss

v_i(t+1) = rand() v_i(t) + a_i(t) x_i(t+1) = x_i(t) + v_i(t+1)

其中，v_i(t)表示粒子i在t时刻的速度，x_i(t)表示粒子i在t时刻的位置。

3. 基于GSA优化的BiTCN轴承故障诊断方法

本文提出的基于GSA优化的BiTCN轴承故障诊断方法主要包括以下步骤：

数据预处理：从轴承振动信号中提取时间序列数据，并进行归一化处理。
BiTCN模型构建：构建BiTCN网络结构，并设置初始的网络参数。
GSA优化参数：利用GSA算法优化BiTCN的网络参数。GSA算法的适应度函数定义为BiTCN在验证集上的分类准确率。
模型训练与测试：使用优化后的BiTCN网络参数训练模型，并在测试集上评估模型的性能。
结果分析：分析模型的分类结果，评估模型的性能。

3.1 数据预处理

首先，从轴承振动信号中截取固定长度的时间序列数据。为了保证数据的收敛性和加快模型的训练速度，需要对数据进行归一化处理，将所有数据缩放到[0,1]区间内。归一化公式如下：

scss

x' = (x - x_min) / (x_max - x_min)

其中, x 表示原始数据， x_min 和 x_max 分别表示原始数据中的最小值和最大值， x'表示归一化后的数据。

3.2 BiTCN模型构建

BiTCN模型的构建包括确定卷积层的数量、每层卷积核的数量、卷积核的大小、扩张因子、激活函数等参数。本文采用多层BiTCN结构，并通过堆叠多个残差模块来提高模型的深度。残差模块结构如下：

[图2：残差模块结构示意图，此处需自行绘制]

3.3 GSA优化参数

为了提高BiTCN的分类性能，本文利用GSA算法优化BiTCN的网络参数。GSA算法的优化目标是最大化BiTCN在验证集上的分类准确率。GSA算法的具体步骤如下：

编码：将BiTCN的网络参数（如卷积核数量、卷积核大小、扩张因子、学习率等）编码成粒子的位置。
初始化：随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表一组BiTCN的网络参数。
评估：使用每个粒子的网络参数训练BiTCN模型，并在验证集上计算模型的分类准确率，作为粒子的适应度值。
更新：根据粒子的适应度值，计算粒子之间的引力、加速度，并更新粒子的位置和速度。
终止判断：当达到最大迭代次数或满足其他终止条件时，算法停止，输出最优的BiTCN网络参数。

4. 实验结果与分析

4.1 数据集

本文采用凯斯西储大学（Case Western Reserve University, CWRU）轴承数据集进行实验。该数据集包含正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障等多种故障状态下的轴承振动数据。实验中，将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集。

4.2 实验设置

BiTCN参数: 卷积层数量为4，每层卷积核数量为32，卷积核大小为3，扩张因子为1, 2, 4, 8，激活函数为ReLU。
GSA参数: 粒子数量为30，最大迭代次数为50，引力常数初始值设置为100，下降速度设置为0.05。
优化参数范围：卷积核大小在 [2, 7] 之间，每层卷积核数量在 [16, 64]之间, 扩张因子在 [1, 10] 之间，学习率在 [0.0001, 0.01]之间。
评估指标：采用分类准确率（Accuracy）作为评估指标。

⛳️ 运行结果