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🔥 内容介绍
在工业设备故障诊断领域,如何从复杂、含噪的监测信号中精准识别故障类型是保障生产安全的关键。算术优化算法(AOA)凭借高效的全局寻优能力,可优化信号分解参数;变分模态分解(VMD)能将非平稳信号分解为平稳模态分量;门控循环单元(GRU)则擅长捕捉时序数据的动态特征。本文构建 AOA-VMD-GRU 集成模型,通过参数优化 - 信号分解 - 时序分类的三级架构,提升故障诊断的精度与鲁棒性。
核心技术与融合机制
算术优化算法(AOA)
AOA 模拟数学运算中的加、减、乘、除操作实现寻优,其核心在于利用 “数学优化器” 动态调整搜索策略:
- 初始化阶段:种群个体通过均匀分布生成,每个个体代表一组 VMD 参数(分解模态数 K、惩罚参数 α)。
- 搜索阶段:基于数学优化器(Math Optimizer Accelerated,MOA)控制全局探索与局部开发的平衡。当 MOA 值较大时,算法倾向于全局搜索(类似乘法扩展搜索空间);当 MOA 值较小时,聚焦局部优化(类似除法收缩搜索范围)。
- 适应度函数:以 VMD 分解后各模态分量的样本熵之和为目标,熵值越小表明分量平稳性越好,分解效果越优。
变分模态分解(VMD)与 GRU 的协同
VMD 将原始故障信号(如电机振动信号)分解为 K 个模态分量(IMF),每个 IMF 的频率特性单一,可降低 GRU 的学习难度。GRU 通过更新门和重置门控制信息流动,相比 LSTM 参数更少、训练更快,能有效捕捉 IMF 分量中的时序依赖关系。AOA 的作用是优化 VMD 的 K 和 α,避免人工设置参数导致的分解不足或过分解问题。
模型构建步骤
信号预处理与 AOA 优化 VMD
- 数据采集:以滚动轴承故障为例,采集正常状态、内圈故障、外圈故障、滚动体故障的振动信号,采样频率 10kHz,每类状态取 1000 组样本(每组含 1024 个数据点)。
- AOA 优化 VMD 参数:
- 参数范围:K∈[3,8],α∈[1000,5000],种群规模 30,最大迭代次数 50。
- 优化过程:通过 AOA 搜索使样本熵之和最小的 (K,α) 组合,最终得到最优参数 K=5,α=2500。
- 信号分解:用优化后的 VMD 将每个样本分解为 5 个 IMF 分量,形成 5×1024 的二维时序矩阵。
GRU 分类模型设计
- 输入层:接收 5 个 IMF 分量的时序数据,每个分量作为 GRU 的输入通道。
- 特征提取层:
- 2 层 GRU 单元,每层 32 个神经元,第一层返回序列供第二层处理。
- 全局平均池化层:将 GRU 输出的时序特征压缩为固定维度向量(32 维)。
- 分类层:全连接层 + Softmax 激活函数,输出 4 类故障的概率分布。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
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🌈 路径规划方面
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🌈 无人机应用方面
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🌈 通信方面
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🌈 信号处理方面
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