【DVMBiLAT诊断网络】基于离散韦格纳分布DWVD结合MCNN-BiLSTM-Attention的故障诊断研究
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🔥 内容介绍
0、DWVD方法概述：DWVD，即离散韦格纳分布（Discrete Wigner-Ville Distribution），是轴承故障诊断领域中一种前沿的时频分析技术，它基于信号能量分布进行深入分析。通过计算信号的时频相干性，DWVD能够生成一张能量高度集中的时频分布图。对于轴承局部损伤（如点蚀、裂纹等）引发的瞬态冲击响应，DWVD展现出卓越的分析能力：它不仅能以极高的时频分辨率精确捕捉每个故障冲击的发生时刻和持续时间，还能清晰展现冲击能量集中的共振频带及其调制边带结构，在时频面上形成连续且尖锐的时频脊线。这种出色的时频凝聚特性使DWVD对微弱故障极为敏感，能够有效揭示被强噪声掩盖的早期故障特征。此外，由于DWVD采用无窗设计，它克服了短时傅里叶变换中时间分辨率与频率分辨率之间的权衡限制，提供了更为真实和精细的信号能量演化视图。这些优势使DWVD非常适合在复杂工况下进行轴承故障的精密诊断，不仅能有效识别外圈、内圈、滚动体等部件的特征故障频率，还能深入揭示调制现象中的频率成分以及冲击信号的传播特性，为故障类型的判断、损伤程度的评估以及故障发展趋势的预测提供丰富、可靠的时频特征依据。本期我们将展示如何使用DWVD变换对凯斯西储大学（CWRU）的轴承故障数据进行分析诊断，具体如图所示。
1、版本及数据说明：本示例采用MATLAB 2024a及以上版本（实际代码运行环境为24a）；示范数据为凯斯西储大学（CWRU）提供的10种轴承故障数据集。该分析方法同样适用于其他类型的故障诊断，用户可根据实际需求参考示范数据自行替换。
2、创新模型发布：我们隆重推出一种改进的多尺度卷积神经网络模型——DVMBiLAT，即DWVD-MCNN-BiLSTM-Attention（时频变换结合改进多尺度卷积网络，当前发文热点）。该模型融合了“离散韦格纳分布（DWVD）+多尺度卷积神经网络（MCNN）+双向长短期记忆网络（BiLSTM）+注意力机制（Attention）”的轴承故障诊断方法。其中，多尺度卷积神经网络（MCNN）作为卷积神经网络（CNN）的变体，具备更强大的特征提取能力。
⛳️ 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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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