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🔥 内容介绍
本研究针对轴承故障诊断精度难题，提出基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）、变分模态分解（VMD）、卷积神经网络 - 双向长短期记忆神经网络（cnnbilstm）的轴承故障诊断模型 OCSSA-VMD-cnnbilstm。先利用 VMD 对轴承振动信号进行分解，提取有效特征；再引入 OCSSA 算法优化 cnnbilstm 网络参数，解决网络易陷入局部最优问题。经实验验证，该模型在轴承故障诊断准确率上显著优于传统方法和单一优化模型，为轴承故障诊断提供了高效可靠的技术方案。
一、引言
轴承作为机械设备的关键部件，其运行状态直接影响设备的稳定性和可靠性。一旦轴承发生故障，可能导致整个机械设备停机，造成巨大的经济损失甚至安全事故 。因此，准确、及时地进行轴承故障诊断至关重要。
传统的轴承故障诊断方法，如振动分析法、温度监测法等，存在诊断精度低、对复杂故障特征提取能力不足等问题。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆神经网络（LSTM）在故障诊断领域得到广泛应用。CNN 具有强大的特征提取能力，LSTM 能有效处理时间序列数据，二者结合形成的 cnnbilstm 网络在轴承故障诊断中展现出一定优势，但该网络在训练过程中存在参数难以优化、易陷入局部最优等问题，影响诊断精度 。
麻雀优化算法（SSA）是一种新兴的元启发式优化算法，但存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。鱼鹰算法（Osprey Optimization Algorithm，OOA）和柯西变异策略在全局搜索和跳出局部最优方面表现出色。本研究将鱼鹰算法和柯西变异策略融入麻雀优化算法，提出 OCSSA 算法，并结合 VMD 和 cnnbilstm 网络，构建 OCSSA-VMD-cnnbilstm 轴承故障诊断模型，旨在提高轴承故障诊断的准确性和可靠性。
二、相关算法原理
2.1 变分模态分解（VMD）
VMD 是一种自适应的信号分解方法，能将复杂的多分量信号分解为若干个有限带宽的模态分量 。其核心思想是通过构建变分模型，将信号分解问题转化为约束变分问题，利用二次惩罚项和拉格朗日乘子法求解变分问题，得到各个模态分量。在轴承故障诊断中，VMD 可将轴承振动信号分解为不同频率成分的模态，便于提取故障特征。
2.2 麻雀优化算法（SSA）
SSA 模拟麻雀觅食和反捕食行为，算法中的麻雀个体代表问题的解。算法包含发现者 - 跟随者模型和警戒者模型 。发现者负责在广阔区域搜索食物（寻找全局最优解），跟随者跟随发现者获取食物（局部搜索），警戒者时刻警惕天敌，当危险来临时，会发出警报，促使麻雀群体改变位置（避免陷入局部最优） 。
在迭代过程中，发现者根据自身适应度值和全局最优位置更新位置，引导种群向潜在的最优区域搜索；跟随者依据发现者的位置和自身适应度值调整位置，进行局部精细搜索；警戒者根据危险程度调整整个种群的位置，增强算法的全局搜索能力 。但 SSA 在处理复杂问题时，容易出现后期收敛速度慢、陷入局部最优的情况。
2.3 鱼鹰算法（OOA）
OOA 模拟鱼鹰在捕食过程中的搜索、俯冲和捕获行为 。鱼鹰在搜索阶段，会在较大范围内随机搜索猎物（全局搜索）；当发现潜在猎物后，进入俯冲阶段，快速接近猎物（局部搜索）；最后进行捕获操作。在搜索过程中，鱼鹰会根据自身经验和环境信息调整搜索策略，具有较强的全局搜索和局部开发能力。将 OOA 的搜索策略引入 SSA，可增强 SSA 的全局搜索性能，提高算法跳出局部最优的能力。
2.4 柯西变异策略
柯西变异策略通过在个体位置上添加柯西分布的随机扰动，使个体能够跳出当前局部最优区域，增加种群的多样性 。在麻雀优化算法中引入柯西变异策略，当算法陷入局部最优时，对部分麻雀个体进行柯西变异操作，改变其位置，使其能够在更广阔的解空间中搜索，从而提高算法的全局搜索能力和收敛精度。
2.5 融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）
OCSSA 在 SSA 的基础上，将鱼鹰算法的搜索策略融入发现者和跟随者的位置更新过程，增强算法的全局搜索和局部开发能力；同时，在算法迭代后期，当种群适应度值趋于稳定时，对部分麻雀个体进行柯西变异操作，避免算法陷入局部最优 。通过这种方式，OCSSA 有效克服了 SSA 的缺陷，提高了算法的优化性能。
三、OCSSA-VMD-cnnbilstm 轴承故障诊断模型构建
3.1 数据采集与预处理
使用振动传感器采集轴承在正常状态、内圈故障、外圈故障、滚动体故障等不同工况下的振动信号 。对采集到的原始振动信号进行预处理，包括去噪、归一化等操作，消除噪声干扰，使数据处于同一尺度。然后利用 VMD 将预处理后的振动信号分解为多个模态分量，计算各模态分量的特征参数，如均值、方差、峭度等，构建故障特征向量 。
3.2 卷积神经网络 - 双向长短期记忆神经网络（cnnbilstm）
cnnbilstm 网络结合了 CNN 和 BiLSTM 的优势。CNN 部分通过卷积层和池化层对输入的故障特征向量进行特征提取，降低数据维度，提取深层次的抽象特征；BiLSTM 部分能够从正向和反向两个方向处理时间序列数据，充分捕捉数据的上下文信息，提高对故障特征的表达能力 。
网络结构包含多个卷积层、池化层、BiLSTM 层和全连接层。卷积层通过不同大小的卷积核提取不同尺度的特征；池化层对卷积层输出进行降维，减少计算量；BiLSTM 层进一步处理卷积层提取的特征，学习特征的时间序列信息；全连接层将 BiLSTM 层的输出映射到故障类别，实现故障诊断 。
3.3 OCSSA 优化 cnnbilstm 网络参数
将 cnnbilstm 网络的关键参数，如卷积核大小、数量，BiLSTM 层的神经元数量，学习率等编码为 OCSSA 算法中的麻雀个体 。以轴承故障诊断准确率作为适应度函数，OCSSA 算法通过不断迭代更新麻雀个体的位置，寻找使适应度函数最优的参数组合，从而实现对 cnnbilstm 网络参数的优化 。
在优化过程中，OCSSA 算法的发现者利用鱼鹰算法的搜索策略，在全局范围内寻找潜在的最优参数区域；跟随者根据发现者的位置和自身适应度值，在局部区域进行精细搜索；当算法可能陷入局部最优时，对部分个体进行柯西变异操作，调整参数组合，跳出局部最优，直至满足终止条件，得到最优的网络参数。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function [fMin , bestX,Convergence_curve ] = SSA(pop, M,c,d,dim,fobj )
P_percent = 0.2; % The population size of producers accounts for "P_percent" percent of the total population size
pNum = round( pop * P_percent ); % The population size of the producers
lb= c.*ones( 1,dim ); % Lower limit/bounds/ a vector
ub= d.*ones( 1,dim ); % Upper limit/bounds/ a vector
%Initialization
for i = 1 : pop
x( i, : ) = lb + (ub - lb) .* rand( 1, dim );
fit( i ) = fobj( x( i, : ) ) ;
end
pFit = fit;
pX = x; % The individual's best position corresponding to the pFit
[ fMin, bestI ] = min( fit ); % fMin denotes the global optimum fitness value
bestX = x( bestI, : ); % bestX denotes the global optimum position corresponding to fMin
% Start updating the solutions.
for t = 1 : M
[ ans, sortIndex ] = sort( pFit );% Sort.
[fmax,B]=max( pFit );
worse= x(B,:);
r2=rand(1);
if(r2<0.8)
for i = 1 : pNum % Equation (3)
r1=rand(1);
x( sortIndex( i ), : ) = pX( sortIndex( i ), : )*exp(-(i)/(r1*M));
x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );
fit( sortIndex( i ) ) = fobj( x( sortIndex( i ), : ) );
end
else
for i = 1 : pNum
x( sortIndex( i ), : ) = pX( sortIndex( i ), : )+randn(1)*ones(1,dim);
x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );
fit( sortIndex( i ) ) = fobj( x( sortIndex( i ), : ) );
end
end
[ fMMin, bestII ] = min( fit );
bestXX = x( bestII, : );
for i = ( pNum + 1 ) : pop % Equation (4)
A=floor(rand(1,dim)*2)*2-1;
if( i>(pop/2))
x( sortIndex(i ), : )=randn(1)*exp((worse-pX( sortIndex( i ), : ))/(i)^2);
else
x( sortIndex( i ), : )=bestXX+(abs(( pX( sortIndex( i ), : )-bestXX)))*(A'*(A*A')^(-1))*ones(1,dim);
end
x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );
fit( sortIndex( i ) ) = fobj( x( sortIndex( i ), : ) );
end
c=randperm(numel(sortIndex));
b=sortIndex(c(1:20));
for j = 1 : length(b) % Equation (5)
if( pFit( sortIndex( b(j) ) )>(fMin) )
x( sortIndex( b(j) ), : )=bestX+(randn(1,dim)).*(abs(( pX( sortIndex( b(j) ), : ) -bestX)));
else
x( sortIndex( b(j) ), : ) =pX( sortIndex( b(j) ), : )+(2*rand(1)-1)*(abs(pX( sortIndex( b(j) ), : )-worse))/ ( pFit( sortIndex( b(j) ) )-fmax+1e-50);
end
x( sortIndex(b(j) ), : ) = Bounds( x( sortIndex(b(j) ), : ), lb, ub );
fit( sortIndex( b(j) ) ) = fobj( x( sortIndex( b(j) ), : ) );
end
for i = 1 : pop
if ( fit( i ) < pFit( i ) )
pFit( i ) = fit( i );
pX( i, : ) = x( i, : );
end
if( pFit( i ) < fMin )
fMin= pFit( i );
bestX = pX( i, : );
end
end
Convergence_curve(t)=fMin;
end
% Application of simple limits/bounds
function s = Bounds( s, Lb, Ub)
% Apply the lower bound vector
temp = s;
I = temp < Lb;
temp(I) = Lb(I);
% Apply the upper bound vector
J = temp > Ub;
temp(J) = Ub(J);
% Update this new move
s = temp;
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
🔗 参考文献
[1] 王昊.基于改进BI-LSTM与CEEMDAN组合模型的短期电力负荷预测研究[D].兰州理工大学,2023.
[2] 夏焰坤,朱赵晴,唐文张,等.基于改进秃鹰算法优化极限学习机的谐波发射水平估计[J].电力系统保护与控制, 2024, 52(1):156-165.
[3] 王雨虹,王淑月,王志中,等.基于改进蝗虫算法优化长短时记忆神经网络的多参数瓦斯浓度预测模型研究[J].传感技术学报, 2021, 34(9):8.
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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
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