分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-BiLSTM故障诊断分类预测

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🔥 内容介绍

在工业设备故障诊断领域，如电机、轴承、齿轮箱等关键部件的故障检测中，设备运行信号往往包含大量噪声干扰，且不同故障类型的特征差异微弱（如轴承的内圈故障与外圈故障信号特征重叠度高），传统故障诊断方法（如小波分析、单一神经网络）难以精准提取故障特征并实现分类。而AOA - VMD - BiLSTM 组合模型，通过算术优化算法（AOA）自适应优化变分模态分解（VMD）的关键参数，提升信号分解精度；利用 VMD 将复杂运行信号分解为多个本征模态函数（IMF），分离故障特征与噪声；再通过双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉 IMF 序列的双向时序依赖，实现故障类型的精准分类预测。本文将从模型原理、融合逻辑、实战实现到结果分析，全方位拆解该模型在故障诊断分类预测中的核心应用。

一、工业设备故障诊断的核心痛点与 AOA - VMD - BiLSTM 融合逻辑

工业设备故障诊断过程中，核心挑战集中在三个维度：

1. 信号分解的参数依赖难题：设备运行信号通常是复杂的非线性、非平稳信号，变分模态分解（VMD）作为常用信号分解工具，其分解效果高度依赖惩罚参数（α）与模态数（K）的设置。传统人工调参或网格搜索方法，要么分解不彻底（模态数不足），要么过度分解（模态数过多），导致故障特征被噪声掩盖或破坏；

1. 故障特征的提取不充分：单一信号分解方法（如经验模态分解 EMD）易出现模态混叠问题，无法有效分离不同故障类型的特征信号（如电机转子不平衡与不对中故障的特征频率接近），导致后续分类模型难以识别细微差异；

1. 时序特征的单向捕捉局限：设备故障信号的演变具有双向时序关联性（如故障发生前的异常征兆与故障发生后的信号衰减存在相互影响），传统 LSTM 仅能捕捉单向时序依赖，无法完整挖掘信号的双向特征，降低分类精度。

AOA - VMD - BiLSTM 的融合逻辑，针对性解决上述痛点：

• 算术优化算法（AOA）：作为 “参数优化工具”，模拟数学运算中 “加法”“减法”“乘法”“除法” 的搜索策略，在 VMD 的参数空间（α 与 K）中高效搜索最优组合，避免人工调参的主观性与网格搜索的低效性，为信号分解提供最优参数配置；

• 变分模态分解（VMD）：作为 “信号预处理工具”，在 AOA 优化的参数下，将设备运行的复杂信号分解为多个具有明确物理意义的本征模态函数（IMF），每个 IMF 对应不同频率的信号成分，实现故障特征与噪声的有效分离，为特征提取提供清晰的数据基础；

• 双向长短期记忆网络（BiLSTM）：作为 “故障分类工具”，通过前向 LSTM 与后向 LSTM 的协同，同时捕捉 IMF 序列的正向与反向时序依赖（如故障发生前后的信号变化趋势），强化对微弱故障特征的学习能力，最终输出精准的故障类型分类结果；

• 协同优势：AOA 为 VMD 提供最优参数，解决信号分解精度问题；VMD 为 BiLSTM 提供高质量特征序列，解决故障特征提取问题；BiLSTM 为故障分类提供双向时序学习能力，解决分类精度问题，三者形成 “参数优化 - 信号分解 - 分类预测” 的完整故障诊断闭环。

二、核心模型原理拆解：从参数优化到故障分类

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  划分训练集和测试集

P_train = res(:, 1: 5)';

T_train = res(:, 6)';

M = size(P_train, 2);

P_test =[2.04 1.33 2.19 2.50 2.89]';

% T_test = res(temp(81: end), 8)';

N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化

[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

P_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

t_train =  categorical(T_train)';

🔗 参考文献

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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

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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

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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

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