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WMSST简介小波多尺度同步压缩变换Wavelet Multisynchrosqueezed Transform, WMSST作为一种高精度的时频分析方法近年来在轴承故障诊断领域得到了广泛应用。

该方法基于连续小波变换CWT通过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凝聚成功克服了传统小波变换在时频分辨率上的不足。

在处理轴承故障引发的非平稳振动信号时WMSST展现出卓越的性能它能够精确提取由局部损伤如点蚀、裂纹引起的瞬态冲击成分并以极高的时频分辨率清晰描绘冲击的时间位置、持续时长及其对应的共振频率形成能量高度集中的时频脊线。

即便在强噪声干扰或转速变化的情况下WMSST仍能有效增强微弱故障特征抑制噪声干扰与能量扩散显著提升故障成分的辨识度。

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。

因此WMSST特别适用于复杂运行环境下轴承的早期微弱故障检测与故障模式精准诊断已成为现代故障预测与健康管理PHM系统中的重要工具。

本期我们将展示使用WMSST变换对凯斯西储大学CWRU轴承故障数据进行分析诊断的过程如图所示。

版本及示范数据说明本次分析使用的软件版本为MATLAB 2024a及以上本代码采用24a版本示范数据为凯斯西储大学CWRU提供的10种轴承故障数据。

重磅发布我们提出了一种改进的多尺度卷积神经网络模型——WTMKELMWMSST-MCNN-KELM该模型结合了时频变换与改进多尺度卷积网络是当前发文热点。

具体而言这是一种基于“小波多尺度同步压缩变换(WMSST)多尺度卷积神经网络MCNN核极限学习机KELM”的轴承故障诊断方法。

其中多尺度卷积神经网络MCNN作为CNN的变体具备比传统CNN更强的特征提取能力。

当前网络模型当前所采用的模型为WTMKELMWMSST-MCNN-KELM即时频变换结合改进的多尺度深卷积神经网络。

目前该模型在知网等学术平台上暂未发现类似应用具有先发优势。

模型简介该模型首先使用时频方法将数据序列转换为二维图像以增强故障特征的可视性同时选用“交叉熵”损失函数作为网络训练的依据并合理划分训练集、验证集和测试集。

在网络训练过程中利用验证集不断优化模型降低损失确保模型的泛化能力不受影响此外还采用T-SNE方法对网络识别前后的效果进行可视化展示以便更直观地评估模型性能。

⛳️ 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,

[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,

[3] 刘鸿瑾.面向媒体应用的处理器体系结构研究与设计[J].

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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

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、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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