【WTCSV故障诊断】基于小波多尺度同步压缩变换WMSST结合CNN-SVM的故障诊断研究附matlab代码
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🔥 内容介绍
0、WMSST 简介：小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform，简称 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）为根基，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分布与聚焦，成功克服了传统小波变换时频分辨率不够的固有短板。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：它能够精准提取因局部损伤（如点蚀、裂纹等）引发的瞬态冲击成分，并以极高的时频分辨率精确描绘出冲击发生的时间点、持续时间以及对应的共振频率，形成能量高度集中的时频脊线。即便处于强噪声干扰或者变转速的复杂工况下，该方法依然可以有效增强微弱的故障特征，抑制噪声干扰与能量分散，显著提高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准诊断，已然成为现代故障预测与健康管理（PHM）系统中的得力工具。本期展示的是运用 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，抢占先机：提出一种创新模型 WTCSV，即 WMSST-CNN-SVM（时频变换与神经网络学习相结合，当前发文热点）。该研究聚焦于基于小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform，WMSST），融合卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）的故障诊断方法。
2、版本及示范数据说明：运行环境要求为 matlab2023a 及以上版本，本代码采用 matlab23a 版本。示范数据选用凯斯西储大学的 CWRU 10 种轴承故障数据。
⛳️ 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