故障诊断 | 基于CNN-BiLSTM-Attention的西储大学轴承故障诊断研究附MATLAB代码

原创 于 2025-12-04 21:11:19 发布 · 381 阅读 · 9 ·
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🔥 内容介绍

滚动轴承作为旋转机械的核心部件，其故障占机械失效总数的 40% 以上，及时精准的故障诊断对设备安全运行至关重要。当前轴承故障诊断存在三大核心瓶颈：

  1. 特征提取局限：传统方法（如小波分析、频谱分析）依赖人工设计特征，对早期微弱故障的敏感性不足，且易受现场噪声干扰；
  1. 时序建模缺失：单一 CNN 模型仅能捕捉局部空间特征，无法有效挖掘故障发展过程中的时序依赖关系（如轴承剥落故障的冲击信号周期性演变）；
  1. 关键信息稀释：长序列振动数据中，故障特征常被正常运行信号淹没，导致模型决策依据模糊。

西储大学（CWRU）轴承故障数据集因涵盖多类型、多程度故障样本，已成为故障诊断算法验证的基准数据集。本文提出CNN-BiLSTM-Attention 融合模型，核心创新点在于：

  • 利用 CNN 提取振动信号的时频空间特征，替代人工特征工程；
  • 通过 BiLSTM 捕捉故障信号的双向时序关联，还原故障发展动态；
  • 引入多头自注意力机制，自适应聚焦关键故障特征（如冲击信号对应的时频区域），提升诊断精度与可解释性。

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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
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化
🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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【超级棒】基于CNN-BiLSTM-Attention的时间序列预测研究（Python代码实现）
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CWRU数据集是轴承故障诊断领域的基准数据，包含内圈、外圈、滚动体故障及正常工况数据，采样频率为12 kHz和48 kHz，故障直径分为0.007/0.014/0.021英寸，负载覆盖0-3 HP。数据集通过加速度计采集振动信号，信噪比高，但存在分类过细、不同采样频率数据分布差异等问题。信号转换：采用连续小波变换（CWT）生成时频图，或快速傅里叶变换（FFT）提取频域特征。数据分割：将原始信号切分为1024点的样本，采用重叠采样（如50%重叠率）增强数据量。归一化与标准化。
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weixin_61181717的博客
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基于LSTM（长短期记忆网络）-Attention（注意力机制）故障分类模型的轴承故障诊断研究，结合西储大学的数据，是一个融合了深度学习技术和注意力机制的先进故障诊断方法。
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weixin_67304359的博客
12-03 1070
西储大学轴承数据集是故障诊断领域的标准数据集之一，由凯斯西储大学提供。该数据集包含了多种工况和故障类型的轴承振动数据，涵盖了正常运行的轴承数据以及内圈故障、外圈故障、滚动体故障等多种故障类型的数据。数据集的格式清晰，便于导入到MATLAB、Python等常用编程环境中进行进一步处理和分析。
【故障诊断】【pytorch】基于CNN -Tranformer的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
Ke_Yan_She的博客
12-02 1049
💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。
CNN-BiLSTM-Attention卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制故障诊断/分类预测（Matlab完整源码）
07-26
1.Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络融合注意力机制故障诊断/分类预测（Matlab完整源码和数据）。数据为西储大学轴承诊断数据经过特征提取后的数据。运行环境Matlab2023及以上 ...
CNN-BiLSTM-Attention故障诊断（Matlab完整源码和数据）
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Transport Delay模块的PLC实现(博途PLC SCL源代码)
RXXW_Dor的博客
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一阶惯性+滞后系统建模(Easy系列PLC)基恩士PLC增量式PID。
三相异步电动机矢量控制Matlab仿真之旅
2509_94268504的博客
11-29 482
通过这次三相异步电动机矢量控制的Matlab仿真，我们不仅深入理解了矢量控制的原理，还成功在Simulink环境中搭建并验证了控制模型。仿真结果能直观地反映电机在矢量控制下的运行性能，为实际电机控制系统的设计和优化提供了重要参考。在实际应用中，可以根据具体需求进一步调整模型参数，以满足不同的控制要求。同时，这种仿真方法也能帮助我们快速验证新的控制算法和策略，为电机控制技术的发展添砖加瓦。以上就是关于三相异步电动机矢量控制Matlab仿真及报告的全部内容啦，希望能给对这方面感兴趣的小伙伴一些启发和帮助。
探索Matlab/Simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1
2503_94171280的博客
12-02 859
Matlab/simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1COST 是“欧盟科学技术合作组织”的简称，其英文全称是“European Co-operation in the field of Scientific and Technical Research”。BSM1所用的过程模型是已被认可的活性污泥一号模型（ASM1）和双指数沉淀速度模型。带14天晴天、阴天、雨天数据。在污水处理的研究领域，Matlab/Simulink的污水废水处理仿真基准模型BSM1可谓是一颗璀璨之星。
Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。 程序会生成四种...
2500_94292699的博客
11-30 332
实测发现卡尔曼滤波对突发噪声效果不错，维纳滤波适合稳态噪声，低通简单粗暴，自适应滤波处理非平稳信号有点东西。下回试试结合深度学习的降噪方案，应该能再战十年。这段代码骨架里藏着三个关键点：音频读取时自动获取采样率fs，时间轴t的生成方式，以及后续处理保持采样率一致。这里把语音信号当作匀速运动物体来处理（虽然物理上有点鬼扯），但预测-更新的迭代机制确实能有效追踪信号变化。灰度原始信号和蓝色处理信号的搭配在论文里用烂了，但确实直观。Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。
永磁同步电机控制算法--占空比模型预测电流控制
m0_45796409的博客
11-29 288
占空比MPCC是在传统MPCC的基础上引入占空比控制，即计算被价值函数选择出的最优电压矢量的作用时间，让最优电压矢量只作用采样周期的一部分，其余时间由零电压矢量作用。仿真工况：电机空载零速启动，0s阶跃给定转速300rpm，0.5s施加额定负载。将占空比模型预测电流控制与单矢量模型预测电流控制（每部分上图为单矢量）进行对比。在MATLAB/simulink里面验证所提算法，采用和实验中一致的控制周期1e-4，电机部分计算周期为1e-6。
MATLAB 探索轴承动力学：从故障建模到数据模拟
2508_94202330的博客
12-01 490
MATLAB轴承动力学代码（正常、外圈故障、内圈故障、滚动体故障），根据滚动轴承故障机理建模（含数学方程建立和公式推导）并在MATLAB中采用ODE45进行数值计算。可模拟不同轴承故障类型，输出时域波形、相图、轴心轨迹、频谱图、包络谱图、滚道接触力，根据模拟数据后续可在此基础上继续开展故障诊断和剩余寿命预测。在机械工程领域，轴承的健康状态监测至关重要。通过 MATLAB 对轴承动力学进行模拟，我们能够深入了解不同故障类型下轴承的运行特性，为后续的故障诊断和剩余寿命预测打下基础。
人工鱼群算法（AFSA）求解车辆路径问题（VRP）MATLAB实现
最新发布
wuk998的博客
12-03 227
人工鱼群算法模拟鱼类觅食、聚群、追尾等群体行为，通过个体间的协作与竞争寻找最优解
探索BiTCN - BiGRU在Matlab中的数据回归预测新旅程
2504_94301232的博客
11-29 944
这个模型结构在知网都还没人用过哦，咱先用先发。网络结构图就像图2展示的那样，独特又新颖。它主要实现的是多变量单输出回归，不过要是你有需求，在“售前”（嘿嘿，就当是咱们交流探讨这块啦）可以选择把它换成分类或者时间序列单列预测。
cnn-bilstm 和cnn-bilstm-attention 对于西储大学滚动轴承故障数据诊断哪一个模型比较好
08-06
### CNN-BiLSTM 与 CNN-BiLSTM-Attention 模型在滚动轴承故障诊断中的性能比较 在滚动轴承故障诊断任务中，CNN-BiLSTM 和 CNN-BiLSTM-Attention 模型均展现出较强的故障特征提取和分类能力，但两者在模型结构和性能上存在一定的差异。 #### 1. 模型结构差异 - **CNN-BiLSTM**：该模型结合了卷积神经网络（CNN）的空间特征提取能力和双向长短时记忆网络（BiLSTM）的时序建模能力。CNN 用于提取局部空间特征，而 BiLSTM 则捕捉故障信号的时间依赖关系，从而提升整体分类性能。在西储大学（CWRU）轴承数据集上，CNN-BiLSTM 能够在 50 个 epoch 内达到近 97% 的准确率，显示出其在故障诊断中的高效性[^1]。 - **CNN-BiLSTM-Attention**：在此基础上引入注意力机制（Attention），进一步增强了模型对关键特征的关注能力。注意力机制能够动态加权不同时间步或不同特征通道的重要性，从而提升模型对复杂故障模式的识别能力。在 CWRU 数据集的实验中，该模型同样用于 10 类滚动轴承健康状态的分类，输入样本长度为 1024，每类样本按 7:3 划分训练集与测试集，展现出更高的准确率和更强的鲁棒性[^4]。 #### 2. 性能对比 - **准确率**：CNN-BiLSTM 在 50 个 epoch 后可达到接近 97% 的分类准确率，而 CNN-BiLSTM-Attention 因引入注意力机制，能够进一步提升分类性能，尤其在处理多故障类型和噪声干扰时表现更优[^1][^4]。 - **收敛速度**：CNN-BiLSTM 具有较快的收敛速度，适合对训练效率有要求的场景；而 CNN-BiLSTM-Attention 由于引入了注意力模块，参数量略增，可能在初期收敛速度略慢，但最终性能更优。 - **鲁棒性与泛化能力**：注意力机制的引入使 CNN-BiLSTM-Attention 在面对数据分布变化或噪声干扰时表现出更强的鲁棒性。在 CWRU 不同负载条件下的实验中，该模型在不同工况下的泛化能力优于传统 CNN-BiLSTM [^4]。 - **可解释性**：CNN-BiLSTM-Attention 模型通过注意力权重可视化，可以更直观地理解模型关注的故障特征区域，为工程人员提供辅助诊断依据。 #### 3. 应用场景建议 - 若对训练效率要求较高且数据质量稳定，可优先选择 **CNN-BiLSTM**； - 若需处理复杂工况、多故障类型或对模型可解释性有要求，则推荐使用 **CNN-BiLSTM-Attention**。 ### 示例代码（模型结构简要对比） #### CNN-BiLSTM 模型结构示例（PyTorch） ```python import torch import torch.nn as nn class CNNBiLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(CNNBiLSTM, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2) ) self.lstm = nn.LSTM(64, hidden_size, bidirectional=True, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, num_classes) def forward(self, x): x = self.conv(x.unsqueeze(1)) x, _ = self.lstm(x.transpose(1, 2)) x = x[:, -1, :] return self.fc(x) ``` #### CNN-BiLSTM-Attention 模型结构简要示意（添加注意力机制） ```python class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size): super(SelfAttention, self).__init__() self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) def forward(self, x): weights = self.attention(x) weights = torch.softmax(weights, dim=1) attended = torch.sum(weights * x, dim=1) return attended class CNNBiLSTMAttention(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(CNNBiLSTMAttention, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2) ) self.lstm = nn.LSTM(64, hidden_size, bidirectional=True, batch_first=True) self.attention = SelfAttention(hidden_size * 2) self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, num_classes) def forward(self, x): x = self.conv(x.unsqueeze(1)) x, _ = self.lstm(x.transpose(1, 2)) x = self.attention(x) return self.fc(x) ``` ---
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