【创新未发表】【故障诊断】基于连续小波变换-CNN, ResNet, CNN-SVM, CNN-BiGRU, CNN-LSTM的故障诊断研究【凯斯西储大学数据】(Matlab代码实现)

简介: 【创新未发表】【故障诊断】基于连续小波变换-CNN, ResNet, CNN-SVM, CNN-BiGRU, CNN-LSTM的故障诊断研究【凯斯西储大学数据】(Matlab代码实现)

         💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

    或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

基于凯斯西储大学轴承数据集的故障诊断模型比较与分析

一、凯斯西储大学轴承数据集(CWRU)概述

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。典型预处理方法包括:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 归一化与标准化:对振动信号进行Z-score标准化,消除量纲差异。
  4. 数据均衡:通过过采样或欠采样解决类别不平衡问题。

二、模型结构与原理对比

模型 核心原理 结构特点 适用场景
CWT-CNN 连续小波变换提取时频特征,CNN进行图像式分类 CWT层→2D卷积层→池化层→通道注意力机制→全连接层 非平稳信号分析,需高分辨率时频特征提取
ResNet 残差模块缓解梯度消失,结合特征融合(VMD/EMD)提升特征多样性 多尺度残差模块→特征拼接→全连接分类 深层网络训练,复杂故障模式(如复合故障)诊断
CNN-SVM CNN提取特征,SVM替代Softmax进行分类 CNN卷积层→全连接层替换为SVM 小样本场景,需结合特征选择与高维分类
CNN-BiGRU CNN提取空间特征,双向GRU捕捉时序依赖 卷积层→双向GRU层→注意力机制→全连接层 长序列数据,需同时考虑前后时序信息(如变工况故障)
CNN-LSTM CNN处理局部特征,LSTM建模长期时间依赖 卷积层→LSTM层→全连接层 强时序相关性数据,如周期性冲击故障

image.gif 编辑

三、分类性能与计算复杂度对比

基于CWRU数据集的实验结果表明,各模型在准确率、训练效率及适用性上存在显著差异:

  1. 分类准确率
  • CWT-CNN:98.57%(50个训练周期),时频特征提取能力突出,但对噪声敏感。
  • ResNet:99.8%(特征融合后),残差结构有效提升深度网络的特征表达能力。
  • CNN-SVM:91.67%-99.50%,SVM在高维特征分类中表现稳定,但依赖CNN特征质量。
  • CNN-BiGRU:98%(50个epoch后),双向结构优于单向RNN,适合复杂时序模式。
  • CNN-LSTM:100%(参数优化后),LSTM在长期依赖建模中表现最优,但需大量训练数据。
  1. 计算复杂度与训练时间
  • CWT-CNN:计算复杂度最高,因CWT生成时频图需O(N²)时间,且CNN参数量大(如7M参数)。
  • ResNet:训练时间较长,但残差连接加速收敛(如99.8%准确率下损失值最低)。
  • CNN-SVM:训练效率中等,SVM核函数计算复杂度为O(n³),但特征维度低时可优化。

    image.gif 编辑
  • CNN-BiGRU/LSTM:BiGRU参数量(约1.5M)低于LSTM(约2M),训练速度更快,但均需处理时序递归计算。

四、模型选择建议

  1. 高精度需求:优先选择ResNetCWT-CNN,尤其在数据量充足且需处理复合故障时。
  2. 实时性要求CNN-SVM在小样本场景下更具优势,且SVM推理速度快。
  3. 时序依赖性CNN-BiGRU在双向信息捕捉中表现优于CNN-LSTM,适用于变工况故障。
  4. 计算资源限制:避免CWT-CNN,可改用FFT+轻量级CNN或1D-CNN直接处理原始信号。

五、未来研究方向

  1. 多模态融合:结合振动信号与声音、温度等多源数据,提升诊断鲁棒性。
  2. 轻量化设计:采用知识蒸馏或模型剪枝,压缩参数量(如将ResNet替换为MobileNet架构)。
  3. 迁移学习:利用预训练模型(如ImageNet上的ResNet)进行跨工况迁移,解决小样本问题。
  4. 自适应优化:引入元学习(Meta-Learning)动态调整超参数,适应不同负载与故障类型。

通过上述分析,研究者可根据具体需求选择模型,并在准确率、计算成本和实时性之间取得平衡。

📚2 运行结果

2.1 CNN

image.gif 编辑

image.gif 编辑

image.gif 编辑

2.2 CNN-LSTM

image.gif 编辑

2.3 CNN-SVM

image.gif 编辑

2.4 RESnet

image.gif 编辑

2.5 CNN-BiGRU

image.gif 编辑

image.gif 编辑

🎉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)

[1]赵江平,张雪莹,侯刚.基于多源信息融合和WOA-CNN-LSTM的外脚手架隐患分类预警研究[J].安全与环境学报, 2024, 24(3):933-942.

[2]陈悦然,牟莉.基于MCNN-BiGRU-Attention的轴承故障诊断[J].计算机系统应用, 2023, 32(9):125-131.

[3]刘琪.基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断与剩余寿命预测方法研究[D].南昌大学

相关文章
|
10天前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
【使用 DSP 滤波器加速速度和位移】使用信号处理算法过滤加速度数据并将其转换为速度和位移研究(Matlab代码实现)
【使用 DSP 滤波器加速速度和位移】使用信号处理算法过滤加速度数据并将其转换为速度和位移研究(Matlab代码实现)
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
14种智能算法优化BP神经网络(14种方法)实现数据预测分类研究(Matlab代码实现)
14种智能算法优化BP神经网络(14种方法)实现数据预测分类研究(Matlab代码实现)
102 0
|
10天前
|
机器学习/深度学习 传感器 数据采集
【故障诊断】复合轴承故障诊断的稀疏贝叶斯学习方法(Matlab代码实现)
【故障诊断】复合轴承故障诊断的稀疏贝叶斯学习方法(Matlab代码实现)
|
16天前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
【室内导航通过视觉惯性数据融合】将用户携带的智能手机收集的惯性数据与手机相机获取的视觉信息进行融合研究(Matlab代码实现)
【室内导航通过视觉惯性数据融合】将用户携带的智能手机收集的惯性数据与手机相机获取的视觉信息进行融合研究(Matlab代码实现)
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于VMD-LSTM的电力负荷预测研究(Matlab代码实现)
基于VMD-LSTM的电力负荷预测研究(Matlab代码实现)
144 0
|
16天前
|
传感器 算法 定位技术
【GPS+INS在MAV导航上融合】基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真(IMU与GPS数据由仿真生成)
【GPS+INS在MAV导航上融合】基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真(IMU与GPS数据由仿真生成)
|
9天前
|
算法 计算机视觉
【MPDR & SMI】失配广义夹角随输入信噪比变化趋势、输出信干噪比随输入信噪比变化趋势研究(Matlab代码实现)
【MPDR & SMI】失配广义夹角随输入信噪比变化趋势、输出信干噪比随输入信噪比变化趋势研究(Matlab代码实现)
|
9天前
|
编解码 人工智能 算法
【采用BPSK或GMSK的Turbo码】MSK、GMSK调制二比特差分解调、turbo+BPSK、turbo+GMSK研究(Matlab代码实现)
【采用BPSK或GMSK的Turbo码】MSK、GMSK调制二比特差分解调、turbo+BPSK、turbo+GMSK研究(Matlab代码实现)
|
7天前
|
存储 编解码 算法
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
|
7天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
86 14

热门文章

最新文章