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

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