SHAP分析！NRBO-Transformer-BiLSTM回归预测SHAP分析，深度学习可解释分析附Matlab代码

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🔥 内容介绍

轴承故障诊断是保障旋转机械安全运行的核心技术，传统方法存在 “特征提取依赖经验、模型难以捕捉多尺度故障信息” 的瓶颈。本文提出一种融合改进型沙猫优化算法（OCSSA）、变分模态分解（VMD）与 Transformer-GRU 的组合诊断模型：首先通过 OCSSA 自适应优化 VMD 的关键参数（模态数

K

、惩罚因子

α

），实现故障振动信号的自适应多尺度分解；其次构建 “时域 - 频域 - 时频域” 多维特征集，捕捉不同故障类型的差异化信息；最后利用 Transformer-GRU 模型融合全局依赖与局部时序特征，提升故障分类精度。通过美国凯斯西储大学（CWRU）轴承数据集与自主搭建实验平台的验证，结果表明该模型在不同负载、转速工况下的故障诊断准确率均超过 99.5%，优于传统诊断方法，为轴承故障诊断提供了高效可靠的新方案。

一、研究背景与相关理论基础

1.1 轴承故障诊断技术现状与挑战

• 技术现状：传统故障诊断方法分为 “基于信号处理”（如小波变换、EMD）与 “基于机器学习”（如 SVM、CNN）两类，但前者存在模态混叠问题，后者难以处理多尺度时序信号的长距离依赖；

• 核心挑战：

1. 故障信号的非平稳性：轴承故障振动信号含大量冲击成分与噪声，传统 VMD 参数需人工调试，易导致分解精度不足；

1. 多工况适应性：不同负载（0-3hp）、转速（1797-3594r/min）下故障特征差异显著，单一模型泛化性差；

1. 特征 - 模型匹配度：故障特征的多尺度性需模型同时具备全局关联捕捉与局部动态拟合能力，传统 CNN/LSTM 难以兼顾。

1.2 关键理论与算法改进

1.2.1 变分模态分解（VMD）原理

二、OCSSA-VMD-Transformer-GRU 组合诊断模型设计

2.1 模型整体框架

组合模型分为三大模块，流程如图 1 所示（此处建议插入框架图）：

1. 自适应信号分解模块（OCSSA-VMD）：通过 OCSSA 优化 VMD 参数，实现故障信号的自适应多尺度分解；

1. 多维特征提取模块：对每个 IMF 分量提取时域、频域、时频域特征，构建高维特征集；

1. 故障分类模块（Transformer-GRU）：融合全局依赖与局部时序特征，实现故障类型精准分类。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 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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