【DVMGRU诊断网络】基于离散韦格纳分布DWVD结合MCNN-GRU多尺度卷积神经网络和门控循环网络的故障诊断研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍
0、DWVD简介：
DWVD，即离散韦格纳分布（Discrete Wigner-Ville Distribution），是轴承故障诊断领域中一种先进的时频分析技术，它基于信号能量分布进行计算。通过评估信号自身的时频相干性，DWVD能够生成一张能量高度集中的时频分布图。对于轴承局部损伤（例如点蚀、裂纹）引发的瞬态冲击响应，DWVD展现出卓越的性能：它不仅能以极高的时频分辨率精确捕捉每个故障冲击的发生时刻和持续时间，还能清晰展现冲击能量集中的共振频带及其调制边带结构，在时频面上形成连续且尖锐的时频脊线。这种出色的时频凝聚特性使DWVD对微弱故障极为敏感，能够有效揭示被强噪声掩盖的早期故障特征。此外，由于DWVD采用无窗设计，它克服了短时傅里叶变换中时间分辨率与频率分辨率之间的权衡限制，提供了更为真实和精细的信号能量演化视图。这些优势使DWVD非常适合在复杂工况下进行轴承故障的精确诊断，不仅能有效识别外圈、内圈、滚动体等部件的特征故障频率，还能深入揭示调制现象中的频率成分以及冲击信号的传播特性，为故障类型的判定、损伤程度的评估以及故障演化趋势的预测提供丰富且可靠的时频特征依据。本期我们将展示使用DWVD变换对凯斯西储大学（CWRU）轴承故障数据进行分析诊断的案例，如图所示。

1、版本及示范数据说明：
本次分析使用的软件版本为matlab2024a及以上，具体代码在24a版本上运行；示范数据则采用了凯斯西储大学（CWRU）提供的10种轴承故障数据。

2、重磅发布：
我们率先提出了一种创新的轴承故障诊断方法，即基于改进多尺度卷积神经网络模型DVMGRU：DWVD-MCNN-KELM（融合时频变换与改进多尺度卷积网络，紧跟当前发文热点）。该方法结合了“离散韦格纳分布(Discrete Wigner-Ville Distribution，DWVD)、多尺度卷积神经网络（MCNN）以及门控循环网络（GRU）”的各自优势。其中，多尺度卷积神经网络MCNN作为CNN的变体，具备比传统CNN更强的特征提取能力。

3、当前网络模型介绍：
当前我们采用的网络模型为DVMGRU：DWVD-MCNN-GRU，它融合了时频变换与改进多尺度深卷积神经网络的优势。据知网查询截图显示，该模型目前尚未被他人使用，具有先发优势！

4、模型详细介绍：
该模型首先利用时频方法将数据序列转换为二维图像，以增强故障特征的可见性；随后，选用“交叉熵”损失函数作为网络训练的指导标准，并合理划分训练集、验证集和测试集。在网络训练过程中，通过验证集不断优化模型，降低损失，确保模型的泛化能力不受影响；最后，采用T-SNE方法对网络识别前后的效果进行可视化展示。

⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
function [Metrics]=polygonareametric(ActualLabel, PredictedLabel,isPlot)

%%%%% WARNING %%%%%%%

%NUMERICALLY LARGER CLASS WILL BE AUTOMATICALLY ASSIGNED AS PositiveClass

%THIS IS BECAUSE OF THE FUNCTION OF perfcurve. IT REQUIRES LARGER CLASS AS PositiveClass.

% INTRODUCTION:

% This study proposes a stable and profound knowledge criterion that allows the performance of a classifier

% to be evaluated with only a single metric called as polygon area metric (PAM). This function is not only

% calculates PAM value, but also gives Classification Accuracy (CA), Sensitivity (SE), Specificity (SP),

% Kappa (K) and F measure metrics.

%

% CITATION INFORMATION:

% Please cite the following paper for the usage of PAM value:

% Aydemir O., A New Performance Evaluation Metric for Classifiers: Polygon Area Metric, Journal of Classification, (2020). https://doi.org/10.1007/s00357-020-09362-5

%

% USAGE OF THE FUNCTION:

% INPUTS;

% -ActualLabel: Actual label of the trials (samples), 1xN dimension binary labels

% -PredictedLabel: Predicted (estimated) label of the trials (samples), 1xN dimension binary labels

% -isPlot: A logical value indicating whether the resultant figure will be drawn. Default is true

%

% OUTPUT;

% -Metrics: This struct gives 7 evaluation metrics which are Polygon Area...

% (PA), Classification_Accuracy (CA), Sensitivity (SE), Specificity...

% (SP), AUC (AUC), Kappa (K), F_measure (F_M), respectively.

% AUC: Area under curve value, which should be obtained by Receiver operating characteristic (ROC), 0<AUC<1

%

% EXAMPLE;

% -ActualLabel=[1 1 1 1 1 0 0 0 0];

% -PredictedLabel=[1 1 1 0 0 0 0 0 1];

% -[Metrics]=polygonareametric(ActualLabel,PredictedLabel)

%Code introduction

if nargin<2

error('You have to supply all required input paremeters, which are ActualLabel, PredictedLabel')

end

if nargin < 3

isPlot = true;

end

%plotting the widest polygon

A1=1;

A2=1;

A3=1;

A4=1;

A5=1;

A6=1;

a=[-A1 -A2/2 A3/2 A4 A5/2 -A6/2 -A1];

b=[0 -(A2sqrt(3))/2 -(A3sqrt(3))/2 0 (A5sqrt(3))/2 (A6sqrt(3))/2 0];

if isPlot

figure   

plot(a, b, '--bo','LineWidth',1.3)

axis([-1.5 1.5 -1.5 1.5]);

set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',12);

hold on

%grid

end

% Calculating the True positive (TP), False Negative (FN), False Positive...

% (FP),True Negative (TN), Classification Accuracy (CA), Sensitivity (SE), Specificity (SP),...

% Kappa (K) and F measure (F_M) metrics

PositiveClass=max(ActualLabel);

NegativeClass=min(ActualLabel);

cp=classperf(ActualLabel,PredictedLabel,'Positive',PositiveClass,'Negative',NegativeClass);

CM=cp.DiagnosticTable;

TP=CM(1,1);

FN=CM(2,1);

FP=CM(1,2);

TN=CM(2,2);

CA=cp.CorrectRate;

SE=cp.Sensitivity; %TP/(TP+FN)

SP=cp.Specificity; %TN/(TN+FP)

Pr=TP/(TP+FP);

Re=TP/(TP+FN);

F_M=2*Pr*Re/(Pr+Re);

FPR=FP/(TN+FP);

TPR=TP/(TP+FN);

K=TP/(TP+FP+FN);

[X1,Y1,T1,AUC] = perfcurve(ActualLabel,PredictedLabel,PositiveClass); 

%ActualLabel(1) means that the first class is assigned as positive class

%plotting the calculated CA, SE, SP, AUC, K and F_M on polygon

x=[-CA -SE/2 SP/2 AUC K/2 -F_M/2 -CA];

y=[0 -(SEsqrt(3))/2 -(SPsqrt(3))/2 0 (Ksqrt(3))/2 (F_Msqrt(3))/2 0];

if isPlot

plot(x, y, '-ko','LineWidth',1)

set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',12);

% shadowFill(x,y,pi/4,80)

fill(x, y,[0.8706 0.9216 0.9804])

end

%calculating the PAM value

% Get the number of vertices

n = length(x);

% Initialize the area

p_area = 0;

% Apply the formula

for i = 1 : n-1

p_area = p_area + (x(i) + x(i+1)) * (y(i) - y(i+1));

end

p_area = abs(p_area)/2;

%Normalization of the polygon area to one.

PA=p_area/2.59807;

if isPlot

%Plotting the Polygon

plot(0,0,'r+')

plot([0 -A1],[0 0] ,'--ko')

text(-A1-0.3, 0,'CA','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')

plot([0 -A2/2],[0 -(A2*sqrt(3))/2] ,'--ko')

text(-0.59,-1.05,'SE','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')

plot([0 A3/2],[0 -(A3*sqrt(3))/2] ,'--ko')

text(0.5, -1.05,'SP','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')

plot([0 A4],[0 0] ,'--ko')

text(A4+0.08, 0,'AUC','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')

plot([0 A5/2],[0 (A5*sqrt(3))/2] ,'--ko')

text(0.5, 1.05,'J','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')

plot([0 -A6/2],[0 (A6*sqrt(3))/2] ,'--ko')

text(-0.65, 1.05,'FM','FontWeight','bold','FontName','Times New Roman')

set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',12);

grid

daspect([1 1 1])

end

Metrics.PA=PA;

Metrics.CA=CA;

Metrics.SE=SE;

Metrics.SP=SP;

Metrics.AUC=AUC;

Metrics.K=K;

Metrics.F_M=F_M;

categories = {'澶氳竟褰㈤潰绉疨AM';'鍒嗙被鍑嗙‘鐜?';'鐏垫晱搴?';'鐗瑰紓鎬?';'鏇茬嚎涓嬮潰绉疉UC';'Kappa绯绘暟'; 'F_measure'};

printVar = cell(7,2);

printVar(:,1)=categories;

printVar(:,2)={PA, CA, SE, SP, AUC, K, F_M};

disp('棰勬祴缁撴灉鎵撳嵃:')

for i=1:length(categories)

fprintf('%23s: %.2f \n', printVar{i,1}, printVar{i,2})

end

🔗 参考文献
图片

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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
🌈 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
🌈 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
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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