【凯斯西储大学】基于S变换-CNN，ResNet，CNN-SVM，CNN-LSTM的轴承诊断方法研究（Matlab代码实现）

于 2025-04-04 18:11:57 发布
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💥1 概述

基于S变换-CNN、ResNet、CNN-SVM、CNN-LSTM的轴承诊断方法研究

一、S变换-CNN方法

二、ResNet方法

三、CNN-SVM方法

四、CNN-LSTM方法

五、方法对比与总结

📚2 运行结果

2.1 S变换时频图

2.2 CNN分类结果

2.3 CNN-LSTM分类结果

2.4 CNN-SVM分类结果

2.5 CNN-BiGRU分类结果

2.6 ResNet分类结果

🎉3 参考文献 

🌈4 Matlab代码、数据、文章

 ⛳️赠与读者

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     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

文章：

基于S变换-CNN、ResNet、CNN-SVM、CNN-LSTM的轴承诊断方法研究

一、S变换-CNN方法

  1. 基本原理与结构
    S变换-CNN结合了时频分析与深度学习的优势。S变换通过高斯窗函数动态调整时频分辨率，解决了短时傅里叶变换和小波变换的局限性，尤其适用于非平稳信号处理。其数学表达式为：

    生成的二维时频图输入CNN进行特征提取，网络结构通常包括卷积层（提取局部特征）、池化层（降维）和全连接层（分类）。

  2. 实验性能与优势

    • 数据集：基于凯斯西储大学（CWRU）数据集，涵盖10种故障类型（内圈、外圈、滚动体等），样本量达20,000个，训练集占比80%。
    • 准确率：最高可达99.8%，显著高于传统CNN（81.2%）、SVM（83.7%）和时域模型（84.3%）。
    • 优势：能同时捕捉时域和频域特征，对非平稳信号处理能力突出；CNN的自动化特征提取减少人工干预。
    • 局限性：S变换生成的高维矩阵导致计算量大，且故障类型覆盖有限，泛化能力需进一步验证。
二、ResNet方法

  1. 模型改进与特点
    ResNet通过残差块解决深度网络梯度消失问题，引入跳跃连接（Shortcut Connection）提升特征复用能力。在轴承诊断中，常结合模态分解（如VMD、EMD）进行信号预处理，筛选有效分量以增强特征表达。改进方向包括：

    • 多尺度特征融合：通过扩张卷积扩大感受野，提升复杂工况下的特征提取能力。
    • 注意力机制：SE-ResNet（Squeeze-and-Excitation模块）和CBAM-ResNet（通道与空间注意力）显著提升模型泛化性。

  2. 实验数据与性能对比

    • 准确率：
  • 基础ResNet：97.28%（同工况），迁移后94.14%~96.86%（跨工况）。
  • SE-ResNet：单工况99.61%，跨工况迁移后达99.71%。
  • 结合VMD/EMD的特征融合方法：最高99.8%，较传统CNN提升近10%。
    • 优势：收敛速度快（100次迭代内稳定）、鲁棒性强，尤其适合小样本和噪声环境。
    • 应用场景：地铁牵引电机轴承复合故障诊断中，结合多信号融合（振动+声发射）和MTF编码，准确率超99%。
三、CNN-SVM方法

  1. 架构与实现方式
    CNN-SVM将CNN作为特征提取器，替代传统Softmax分类器，SVM作为后端分类器。具体流程：

    • CNN部分：卷积层提取图像特征，池化层降维，Flatten层向量化特征。
    • SVM部分：利用核函数（如RBF）映射至高维空间，寻找最优分类超平面。
    • 改进方向：并行多尺度卷积（如5×100至9×100窗口）增强特征多样性。

  2. 性能对比与适用性

    • 准确率：混合模型在泰米尔手写字母识别中达98.54%，高于单独CNN（98%）和SVM（97.13%）；在轴承诊断中较传统CNN提升约10%。
    • 计算效率：SVM分类器泛化误差低，但混合模型训练时间较长（需端到端调参）。
    • 适用场景：适合高维特征分类任务，但对计算资源要求较高。
四、CNN-LSTM方法

  1. 时间序列处理机制
    CNN-LSTM结合空间特征提取与时序建模能力：

    • 编码器（CNN） ：一维卷积层提取局部特征，池化层压缩维度。
    • 解码器（LSTM） ：通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）捕捉长期依赖关系。
    • 优化技术：Dropout防止过拟合，Adam算法加速收敛。

  2. 在振动信号处理中的优势

    • 多工况适应：使用21,000组跨设备数据训练，噪声环境下准确率下降小于5%，显著优于单一模型。
    • 特征融合：时频图（如STFT）输入CNN-LSTM，同时利用空间结构和时序动态，分类准确率超99%。
    • 工业应用案例：在机床轴承寿命预测中，CNN-LSTM较单一CNN或LSTM误差降低20%。
五、方法对比与总结
方法优势局限性典型准确率适用场景
S变换-CNN时频特征全面，适合非平稳信号计算量大，泛化能力有限99.7%~99.8%高精度单一工况诊断
ResNet深度特征提取，跨工况迁移性强需结合模态分解预处理99.71%（SE-ResNet）复杂噪声环境与小样本任务
CNN-SVM分类边界清晰，适合高维特征训练时间长，资源消耗高98.54%（混合模型）多类别精细分类
CNN-LSTM时序建模能力强，抗噪声鲁棒性高需大量时序数据训练>99%（工业数据集）寿命预测与复合故障诊断

未来研究方向：

  1. 轻量化设计：优化S变换计算效率，结合MobileNet等轻量CNN。
  2. 多模态融合：整合振动、温度、声发射等多源信号，提升诊断全面性。
  3. 迁移学习与元学习：解决小样本和零样本故障诊断问题。
  4. 可解释性增强：通过注意力热图或t-SNE可视化，提升模型可信度。

以上方法在轴承诊断中各有侧重，实际应用中需根据数据特性、工况复杂度及实时性要求综合选择。

📚2 运行结果

2.1 S变换时频图

西储：

江南：

2.2 CNN分类结果

2.3 CNN-LSTM分类结果

2.4 CNN-SVM分类结果

2.5 CNN-BiGRU分类结果

2.6 ResNet分类结果

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

🌈4 Matlab代码、数据、文章

资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取

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### 回答1： 以下是一个利用小波变换进行声发射信号特征提取的Python代码示例： ```python import pywt # 需要安装PyWavelets库 # 定义小波变换的参数 wavelet = 'db4' level = 4 # 加载声发射信号数据 signal = load_signal_data() # 进行小波变换 coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level) # 获取各层小波系数的能量特征 energy = [] for i in range(level+1): c = coeffs[i] e = sum(pow(c, 2))/len(c) energy.append(e) # 获取各层小波系数的平均值特征 mean = [] for i in range(level+1): c = coeffs[i] m = sum(c)/len(c) mean.append(m) # 获取各层小波系数的标准差特征 std = [] for i in range(level+1): c = coeffs[i] s = np.std(c) std.append(s) # 将特征值合并为一个向量 feature_vector = energy + mean + std ``` 请注意，这仅是一个示例代码，您需要根据您的实际情况进行适当修改。另外，请确保您已经获取了适当的声发射信号数据并将其加载到代码中。 ### 回答2： 声发射信号通过小波变换特征提取的代码是基于小波变换算法的声音信号处理方法。小波变换是一种时频域分析工具，具有在时域和频域上同时提取信号特征的能力。以下是一个示例代码： ```python import pywt def extract_features(signal): # 小波基选择 wavelet = 'db4' # 小波变换 coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet) # 提取近似系数 cA = coeffs[0] # 提取细节系数 cD = coeffs[1:] # 求取近似系数的均值、标准差等特征 mean_A = np.mean(cA) std_A = np.std(cA) max_A = np.max(cA) min_A = np.min(cA) # 求取细节系数的能量特征 energy_D = [] for i in range(len(cD)): energy_D.append(np.sum(np.square(cD[i]))) # 返回特征向量 features = [mean_A, std_A, max_A, min_A] + energy_D return features # 示例使用： signal = [0.1, 0.5, 0.8, 1.2, 0.9, 0.6, 0.3, 0.2] features = extract_features(signal) print(features) ``` 以上代码通过小波变换将声发射信号进行分解，提取了近似系数的均值、标准差、最大值和最小值等特征，并计算了细节系数的能量特征。这些特征可以用于声音信号的分类、识别或其他相关任务中。 ### 回答3： 小波变换是一种数学变换方法，可以将信号从时域转换到频域。声发射信号是指由物体震动引起的声波信号，例如机器运转时的噪声。通过小波变换，我们可以将声发射信号从时域转换到频域，并提取其特征。 在进行小波变换特征提取的代码实现中，我们需要使用一种合适的小波函数作为基函数，常见的有多项式小波函数、Haar小波函数等。首先，我们需要导入小波变换的库函数，例如Python中的PyWavelets库。 代码实现的第一步是读取声发射信号的数据，通常以数组形式存储。接下来，我们可以选择合适的小波函数进行变换，默认情况下会采用最常用的Daubechies小波函数。 然后，使用小波变换函数将声发射信号从时域转换到频域。这一步将生成一个小波系数矩阵，其中每个元素代表了在不同频带上的能量分布。 接下来，我们可以根据具体需求选择感兴趣的频带或特征进行提取。这些特征可以包括信号的能量、频率、振幅等。常见的特征提取方法包括统计方法、滤波方法等。 最后，我们可以对提取到的特征进行进一步的分析和处理，例如进行分类、聚类等应用。 总之，声发射信号通过小波变换特征提取的代码实现，包括读取信号、选择小波函数、进行小波变换、选择感兴趣的频带和特征提取，最后对特征进行进一步的分析和处理。这些步骤可以借助小波变换的库函数来实现。
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