【WTCNN故障诊断】基于小波多尺度同步压缩变换WMSST结合卷积神经网络(CNN)的故障诊断研究附matlab代码

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🔥 内容介绍

0、WMSST介绍

小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform，WMSST）是近年来在轴承故障诊断领域广泛应用的一种高精度时频分析手段。它以连续小波变换（CWT）为基石，借助多尺度的同步压缩操作，对小波系数在时频域内进行能量重新排列与凝聚。这一创新方法有效解决了传统小波变换时频分辨率不足的固有难题。

在处理轴承故障引发的非平稳振动信号时，WMSST展现出非凡的性能优势。它能够精准且清晰地提取出由局部损伤（如点蚀、裂纹等）激发的瞬态冲击成分，并以极高的时频分辨率精确描绘出冲击的时间位置、持续时长以及对应的共振频率，最终形成能量高度集中的时频脊线。即便面临强噪声干扰或者变转速工况等复杂情况，该方法依然能够高效增强微弱故障特征，有效抑制噪声干扰与能量扩散，显著提升故障成分的可识别性。此外，WMSST还具备出色的模态分解与重构能力，能够分离出包含故障信息的敏感频带，为后续的特征提取与智能诊断提供高质量、高保真的时频输入数据。因此，WMSST尤其适用于复杂运行环境下轴承的早期微弱故障检测以及故障模式的精密诊断，已然成为现代故障预测与健康管理（PHM）系统中的一项关键工具。本期内容将展示运用WMSST变换对凯斯西储大学轴承故障数据（CWRU）进行分析诊断的过程，相关图示如下。

1、重磅发布，先用先发；提出一种模型WTCNN：WMSST-CNN（时频变换+神经网络学习，发文热点）

开展了一项基于小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform，WMSST）与卷积神经网络（CNN）相结合的故障诊断研究，并创新性地提出一种名为WTCNN（即WMSST-CNN）的模型，该模型融合了时频变换与神经网络学习的优势，是当下发文的热点方向。

2、版本及示范数据

运行代码需使用matlab2023a及以上版本，本代码实际采用matlab2023a版本。示范数据选用凯斯西储大学的10种轴承故障数据（CWRU）。

⛳️ 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.

[2] 刘鸿瑾.面向媒体应用的处理器体系结构研究与设计[D].中国科学院声学研究所,2008.

[3] 刘鸿瑾.面向媒体应用的处理器体系结构研究与设计[J]. 2008.

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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

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