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基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的电能质量扰动识别模型-CSDN博客
前言
本文基于Python仿真的电能质量扰动信号，进行快速傅里叶变换（FFT）的介绍与数据预处理，最后通过Python实现基于FFT的CNN-Transformer融合模型对电能质量扰动信号的分类。Python仿真电能质量扰动信号的详细介绍可以参考下文（文末附 10分类 数据集）：
Python-电能质量扰动信号数据介绍与分类_简述高频振荡、中频振荡、低频振荡的主频率范围与持续时间范围-CSDN博客
部分扰动信号类型波形图如下所示：
模型整体结构
模型整体结构如下所示，一维故障信号经过FFT变换的频域特征以及信号本身的时域特征分别经过CNN卷积池化操作，提取全局特征，然后再经过Transformer提取时序特征，增强融合特征，最后经过全连接层和softmax输出分类结果。
1 快速傅里叶变换FFT原理介绍
傅里叶变换是一种信号处理和频谱分析的工具，用于将一个信号从时间域转换到频率域。而快速傅里叶变换（FFT）是一种高效实现傅里叶变换的算法，特别适用于离散信号的处理。
第一步，导入部分数据，扰动信号可视化
第二·步，扰动·信号经过FFT可视化
2 电能质量扰动数据的预处理
2.1 导入数据
在参考IEEE Std1159-2019电能质量检测标准与相关文献的基础上构建了扰动信号的模型，生成包括正常信号在内的10中单一信号和多种复合扰动信号。参考之前的文章，进行扰动信号10分类的预处理：
第一步，按照公式模型生成单一信号
单一扰动信号可视化：
2.2 制作数据集
制作数据集与分类标签
3 基于FFT+CNN-Transformer的轴承故障识别模型
3.1 网络定义模型
注意：输入扰动信号数据形状为 [64, 1024]， batch_size=64, ，1024代表序列长度。
3.2 设置参数，训练模型
50个epoch，准确率将近100%，用FFT+CNN-Transformer融合网络模型分类效果显著，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，迄今为止，是目前往期文章方法中精度最高的方法。
注意调整参数：
-
可以适当增加 CNN层数和隐藏层维度数，微调学习率；
-
改变Transformer隐藏维度和层数，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）.
3.3 模型评估
准确率、精确率、召回率、F1 Score
十分类混淆矩阵：
4 代码、数据整理如下：
