故障诊断 | CNN-GRU-Attention故障诊断Matlab代码

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🔥 内容介绍

在工业生产领域，设备故障往往会导致生产中断、成本激增，甚至引发安全事故，因此精准、高效的故障诊断是保障工业系统稳定运行的核心环节。传统故障诊断方法依赖人工经验或简单信号分析，难以应对设备运行数据的高维度、非线性及动态变化特性，诊断精度和实时性均存在局限。而CNN - GRU - Attention 模型通过融合卷积神经网络（CNN）的空间特征提取能力、门控循环单元（GRU）的时序依赖捕捉优势，以及注意力机制（Attention）的关键信息聚焦功能，构建起一套适用于复杂工业场景的智能故障诊断方案。本文将从模型原理、构建流程、实例验证及应用前景出发，全面解析该模型如何突破传统诊断瓶颈，为工业设备故障诊断提供新路径。

一、故障诊断的行业痛点与模型设计逻辑

1.1 传统故障诊断方法的局限性

工业设备故障诊断的核心是从设备运行产生的信号（如振动、温度、电流信号等）中提取故障特征，并精准识别故障类型。传统诊断方法在实际应用中面临诸多挑战：

• 人工经验依赖型方法：依赖技术人员的专业经验对故障信号进行判断，主观性强、效率低，且难以应对复杂设备的多故障类型识别；

• 传统信号分析方法：如傅里叶变换、小波分析等，虽能对信号进行时域或频域分析，但无法有效处理信号中的非线性、非平稳特性，且特征提取过程繁琐，对隐性故障的敏感性不足；

• 单一智能模型方法：如仅使用 CNN 或 GRU 进行诊断，CNN 虽能提取信号的局部空间特征，却难以捕捉信号随时间变化的动态关联；GRU 虽擅长处理时序数据，却对信号的局部关键特征挖掘能力较弱，导致诊断精度受限。

这些局限性使得传统方法难以满足现代化工业设备对故障诊断 “高精度、实时性、强泛化” 的需求，而 CNN - GRU - Attention 模型通过多组件协同，恰好能弥补单一方法的短板。

1.2 模型设计的核心思路

CNN - GRU - Attention 模型的设计围绕 “精准提取特征、高效关联时序、聚焦关键信息” 三大目标展开，其核心逻辑可概括为 “两步特征处理 + 一步信息强化”：

1. 空间特征提取：利用 CNN 的卷积层和池化层，对原始故障信号（如振动信号的二维频谱图、电流信号的时序波形图）进行局部特征挖掘，捕捉信号中与故障相关的空间分布信息（如故障引发的特定频率成分、幅值异常区域）；

1. 时序依赖捕捉：将 CNN 提取的空间特征序列输入 GRU，通过 GRU 的重置门和更新门，动态筛选和记忆特征序列中的时序关联信息，解决设备故障信号随时间演化的动态性问题（如故障从萌芽到恶化的过程中信号的时序变化）；

1. 关键信息聚焦：引入注意力机制，对 GRU 输出的时序特征赋予不同权重，重点关注对故障诊断起决定性作用的特征信息（如故障发生瞬间的特征突变、特定时序片段的异常特征），进一步提升模型对关键故障信息的敏感性，降低无关信息的干扰。

这种 “空间 - 时序 - 注意力” 的三层协同架构，让模型既能精准挖掘信号的局部关键特征，又能有效关联时序动态信息，最终实现更高精度的故障诊断。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

res = xlsread('数据集.xlsx');

%% 分析数据

num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）

num_dim = size(res, 2) - 1;               % 特征维度

num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）

num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例

res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

flag_conusion = 1;                        % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）

%% 设置变量存储数据

P_train = []; P_test = [];

T_train = []; T_test = [];

%% 划分数据集

for i = 1 : num_class

    mid_res = res((res(:, end) == i), :);           % 循环取出不同类别的样本

    mid_size = size(mid_res, 1);                    % 得到不同类别样本个数

    mid_tiran = round(num_size * mid_size);         % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入

    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入

    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出

🔗 参考文献

[1]杨菊花,于苡健,陈光武,等.基于CNN-GRU模型的道岔故障诊断算法研究[J].铁道学报, 2020, 42(7):8.DOI:10.3969/j.issn.1001-8360.2020.07.013.

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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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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

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