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内容介绍
DWVD 简介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基于信号能量分布的先进时频分析手段。
它通过计算信号自身的时频相干性可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 展现出卓越的表现能力该方法不仅能以极高的时频分辨率精确锁定每个故障冲击的发生时刻与持续时间还能清晰呈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让 DWVD 对微弱故障极为敏感能够有效凸显被强噪声掩盖的早期故障特征。
此外基于其无窗设计的固有特性DWVD 规避了短时傅里叶变换中时间分辨率与频率分辨率相互权衡的限制从而提供了更真实、细致的信号能量演化视图。
这些特性使 DWVD 非常适用于复杂工况下的轴承故障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进一步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演化趋势的预测提供丰富、可靠的时频特征依据。
本期展示的是运用 DWVD 变换对凯斯西储大学轴承故障数据 CWRU 进行分析诊断的情况如图所示。
版本及示范数据使用 matlab2024a 及以上版本本代码采用 24a 版本示范数据为凯斯西储大学CWRU的 10 种轴承故障数据。
重磅发布抢先体验提出一种改进的多尺度卷积神经网络模型 DVMLSTM即 DWVD-MCNN-LSTM时频变换 改进多尺度卷积网络当下发文热点。
这是一种融合“离散韦格纳分布Discrete Wigner-Ville DistributionDWVD 多尺度卷积神经网络MCNN 长短期记忆网络LSTM”的轴承故障诊断方法。
多尺度卷积神经网络 MCNN 作为 CNN 的变体具备比 CNN 更强大的特征提取能力。
当前网络模型DVMLSTM即 DWVD-MCNN-LSTM采用时频变换 改进多尺度深卷积神经网络详见知网查询截图目前尚未有人使用抢先使用抢占先机
模型简介该模型运用时频方法将数据序列转换为二维图以此增强故障特征选用“交叉熵”损失函数作为网络训练的依据随后划分训练集、验证集和测试集。
在网络训练过程中利用验证集不断降低损失避免影响模型的泛化能力同时采用 T-SNE 方法对网络识别前后的效果进行可视化展示。
⛳️ 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,
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1 bp时序、回归预测和分类
2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
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
9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
12 RF随机森林时序、回归预测和分类
13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
14 PNN脉冲神经网络分类
15 模糊小波神经网络预测和分类
16 时序、回归预测和分类
17 时序、回归预测预测和分类
18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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、PM
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