Python轴承故障诊断 (21)基于VMD-CNN-BiTCN的创新诊断模型

往期精彩内容:

Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理

Python轴承故障诊断入门教学-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (13)基于故障信号特征提取的超强机器学习识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (14)高创新故障识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型-CSDN博客

轴承故障全家桶更新 | 基于时频图像的分类算法-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (16)高创新故障识别模型(二)-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (17)基于TCN-CNN并行的一维故障信号识别模型_pytorch使用tcn网络进行故障诊断 csdn-CSDN博客

独家原创 | SCI 1区 高创新轴承故障诊断模型!-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (18)基于CNN-TCN-Attention的创新诊断模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (20)高创新故障识别模型(三)-CSDN博客

注意力魔改 | 超强轴承故障诊断模型!-CSDN博客

注意:本模型 继续加入 轴承故障诊断---创新模型全家桶 ,之前购买的同学请及时更新下载!

环境:python 3.9 pytorch 1.8 以上

分类精度:训练集、验证集、测试集均为98%

全网最低价,创新 网络分类效果显著,模型能够充分提取轴承故障信号的空间和时序特征和频域特征,收敛速度快,性能优越, 精度高。 创新度也有!!! 高性价比、高质量代码,大家可以了解一下:(所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新!后续会逐渐提高价格,越早购买性价比越高!!!

基于VMD-CNN-BiTCN的轴承故障诊断创新模型:

1.创新点:

利用VMD将原始信号分解为多个模态分量,来提取信号的频域特征和时域特征;CNN 可以用于提取信号的局部空间特征并通过CNN卷积池化层降低信号序列长度,增加数据维度;BiTCN 是一种双向时序卷积网络,可以有效地捕获信号的时序信息。双向结构有助于模型捕获信号的动态特征;

  1. 原理流程:

首先,使用 VMD 对原始轴承信号进行分解,得到多个模态分量;每个模态分量作为输入,经过 CNN 进行特征提取和抽象;CNN 提取的特征再经过 BiTCN 进行时序建模和特征融合;最终,利用融合后的特征进行轴承故障的诊断和分类;通过结合两种模型,创新模型可以在轴承故障诊断任务中取得更好的性能和效果,提高故障诊断的准确率和效率。

前言

本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,最后通过Pytorch实现VMD-CNN-BiTCN模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文:

Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理_cwru数据集-CSDN博客

1 轴承数据加载与预处理

1.1 导入数据

参考之前的文章,进行故障10分类的预处理,凯斯西储大学轴承数据10分类数据集:

train_set、val_set、test_set 均为按照7:2:1划分训练集、验证集、测试集,最后保存数据

上图是数据的读取形式以及预处理思路

1.2 故障VMD分解可视化

第一步, 模态选取

根据不同K值条件下, 观察中心频率,选定K值;从K=4开始出现中心频率相近的模态,出现过分解,故模态数 K 选为4。

第二步,故障VMD分解可视化

1.3 故障数据的VMD分解预处理

2 基于Pytorch的VMD-CNN-BiTCN创新诊断模型

2.1 定义VMD-CNN-BiTCN分类网络模型

2.2 设置参数,训练模型

100个epoch,准确率98%,VMD-CNN-BiTCN网络分类效果显著,CNN-BiTCN模型能够充分提取轴承故障信号的多尺度特征,收敛速度快,性能特别优越,效果明显。

注意调整参数:

  • 可以适当增加CNN层数和每层维度数,微调学习率;

  • 微调BiTCN层数和每层通道数个数,增加更多的 epoch (注意防止过拟合)

  • 可以改变一维信号堆叠的形状(设置合适的长度和维度)

2.3 模型评估

准确率、精确率、召回率、F1 Score

故障十分类混淆矩阵:

代码、数据如下:

对数据集和代码感兴趣的,可以关注最后一行

python 复制代码
# 加载数据
import torch
from joblib import dump, load
import torch.utils.data as Data
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
# 参数与配置
torch.manual_seed(100)  # 设置随机种子,以使实验结果具有可重复性
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
#代码和数据集:https://mbd.pub/o/bread/ZpWWlZpy
相关推荐
励志成为嵌入式工程师21 分钟前
c语言简单编程练习9
c语言·开发语言·算法·vim
捕鲸叉1 小时前
创建线程时传递参数给线程
开发语言·c++·算法
A charmer1 小时前
【C++】vector 类深度解析:探索动态数组的奥秘
开发语言·c++·算法
Peter_chq1 小时前
【操作系统】基于环形队列的生产消费模型
linux·c语言·开发语言·c++·后端
阡之尘埃1 小时前
Python数据分析案例61——信贷风控评分卡模型(A卡)(scorecardpy 全面解析)
人工智能·python·机器学习·数据分析·智能风控·信贷风控
记录成长java2 小时前
ServletContext,Cookie,HttpSession的使用
java·开发语言·servlet
前端青山2 小时前
Node.js-增强 API 安全性和性能优化
开发语言·前端·javascript·性能优化·前端框架·node.js
睡觉谁叫~~~2 小时前
一文解秘Rust如何与Java互操作
java·开发语言·后端·rust
音徽编程2 小时前
Rust异步运行时框架tokio保姆级教程
开发语言·网络·rust
观音山保我别报错2 小时前
C语言扫雷小游戏
c语言·开发语言·算法