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故障诊断 | VMD-CNN-BiLSTM西储大学轴承故障诊断附MATLAB代码

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      • 基于VMD与CNN - BILSTM的滚动轴承故障诊断
        • 摘要
        • Abstract
        • 1. 引言
          • 1.1 研究背景
          • 1.2 问题陈述
          • 1.3 研究目标
        • 2. 文献综述
          • 2.1 理论基础
          • 2.2 国内外研究进展
          • 2.3 研究空白
        • 3. 西储大学数据处理
          • 3.1 数据加载与选择
          • 3.2 参数设定
          • 3.3 滑窗与数据整合
        • 4. 基于VMD的特征提取
          • 4.1 适应度函数选择
          • 4.2 VMD参数优化
          • 4.3 最佳IMF分量提取与特征向量构建
        • 5. 基于CNN - BILSTM的故障分类
          • 5.1 CNN - BILSTM模型原理
          • 5.2 模型训练与测试
          • 5.3 故障分类结果分析
        • 6. 性能评估与对比
          • 6.1 性能评估指标
          • 6.2 与其他方法对比
          • 6.3 结果讨论
        • 7. 结论
          • 7.1 研究总结
          • 7.2 研究贡献
          • 7.3 未来展望
        • 代码分享
        • 参考文献

效果一览

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基于VMD与CNN - BILSTM的滚动轴承故障诊断

摘要

本研究旨在利用变分模态分解(VMD)与卷积神经网络 - 双向长短期记忆网络(CNN - BILSTM)实现滚动轴承故障诊断。在数据处理阶段,从西储大学官方网站下载滚动轴承数据集,并通过设定滑动窗口、故障样本点个数及故障类型样本量等参数,对数据进行滑窗操作并整合。在特征提取方面,选取五种适应度函数优化VMD参数,采用效率较高的智能算法OCSSA确定最佳IMF分量,并计算9个指标构建特征向量。故障分类则基于CNN - BILSTM模型,通过训练集和测试集验证模型性能。研究结果表明,所提方法能够有效提高滚动轴承故障诊断的准确率和效率,为实际工程应用提供了有价值的参考。

关键词: 滚动轴承;故障诊断;VMD;CNN - BILSTM;特征提取

Abstract

This research aims to achieve rolling

http://www.xdnf.cn/news/1276237.html

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