【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 18:11:40 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

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