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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基于信号能量分布的先进时频分析手段。它通过计算信号自身的时频相干性，可生成一张能量高度集中的时频分布图。对于轴承局部损伤（如点蚀、裂纹等）引发的瞬态冲击响应，DWVD 展现出卓越的表现能力：该方法不仅能以极高的时频分辨率精确锁定每个故障冲击的发生时刻与持续时间，还能清晰呈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，让 DWVD 对微弱故障极为敏感，能够有效凸显被强噪声掩盖的早期故障特征。此外，基于其无窗设计的固有特性，DWVD 规避了短时傅里叶变换中时间分辨率与频率分辨率相互权衡的限制，从而提供了更真实、细致的信号能量演化视图。这些特性使 DWVD 非常适用于复杂工况下的轴承故障精密诊断，不仅能有效识别外圈、内圈、滚动体等部件的特征故障频率，还能进一步揭示调制现象中的频率成分以及冲击信号的传播特性，为故障类型的判断、损伤程度的评估以及故障演化趋势的预测提供丰富、可靠的时频特征依据。本期展示的是运用 DWVD 变换对凯斯西储大学轴承故障数据 CWRU 进行分析诊断的情况，如图所示。
1、版本及示范数据：使用 matlab2024a 及以上版本，本代码采用 24a 版本；示范数据为凯斯西储大学（CWRU）的 10 种轴承故障数据。
2、重磅发布，抢先体验：提出一种改进的多尺度卷积神经网络模型 DVMLSTM，即 DWVD-MCNN-LSTM（时频变换 + 改进多尺度卷积网络，当下发文热点）。这是一种融合“离散韦格纳分布（Discrete Wigner-Ville Distribution，DWVD）+ 多尺度卷积神经网络（MCNN）+ 长短期记忆网络（LSTM）”的轴承故障诊断方法。多尺度卷积神经网络 MCNN 作为 CNN 的变体，具备比 CNN 更强大的特征提取能力。
3、当前网络模型：DVMLSTM，即 DWVD-MCNN-LSTM，采用时频变换 + 改进多尺度深卷积神经网络，详见知网查询截图，目前尚未有人使用，抢先使用，抢占先机！
4、模型简介：该模型运用时频方法将数据序列转换为二维图，以此增强故障特征；选用“交叉熵”损失函数作为网络训练的依据，随后划分训练集、验证集和测试集。在网络训练过程中，利用验证集不断降低损失，避免影响模型的泛化能力；同时采用 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
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1] 刘晟源.基于广域测量数据的电力系统运行状态感知方法[D].浙江大学,2022.
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 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
🌈 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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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
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2.14 PNN脉冲神经网络分类
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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
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