【轴承故障诊断】基于多通道稀疏贝叶斯学习与GAMP集成轴承故障诊断附Matlab代码

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🔥 内容介绍

从多个传感器收集的数据蕴含着用于轴承故障诊断的丰富故障信息。然而，由于以下原因，很难充分利用这些联合信息：（1）来自不同通道的信号往往具有异步采样长度，这会极大地阻碍后续处理；（2）不匹配的频率变换会导致算法性能显著下降；（3）同时处理多通道数据可能相当耗时。

为应对上述三大挑战，本文新提出一种基于多通道稀疏贝叶斯学习（SBL）的轴承故障诊断方法。主要创新点如下：（1）将现有的稀疏频率学习模型扩展为多通道形式，以适应不同通道间的可变长度信号；（2）利用频域中感兴趣的故障频率的共同稀疏性，无需任何频率变换即可从信号包络中识别故障频率；（3）使用特殊的酉矩阵构建实值数据模型，并将广义近似消息传递（GAMP）方法整合到贝叶斯框架中，在降低计算复杂度的同时提升故障检测性能。由于消息传递具有逐元素运算的特性，且能提供精确的边际后验，所提方法能够以低复杂度实现最先进的性能。仿真和实际数据集都能证明这一点

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function Q=real_trans(N)

% J=zeros(floor(N/2));

% for ii=1:floor(N/2)

% J(floor(N/2)+1-ii, ii)=1;

% end

J=flip( speye(floor(N/2)) );

K=speye(floor(N/2));

X=sparse( N-2*floor(N/2), floor(N/2));

Y=sparse(floor(N/2), N-2*floor(N/2));

Q=1/sqrt(2)*[ K, Y, J

X, sqrt(2)*ones(1,N-2*floor(N/2)), X

1i*J, Y, -1i* K ];

🔗 参考文献

Zheng Cao, Jisheng Dai, Weichao Xu and Chunqi Chang, "Multi-channel Sparse Bayesian Learning with GAMP Integration for Bearing Fault Diagnosis." IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics, 10.1109/JESTIE.2025.3648143

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🌈 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

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