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内容介绍

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崭露头角的一种高精度时频分析技术。

该方法以连续小波变换CWT为基石通过实施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配与集中成功克服了传统小波变换在时频分辨率上的不足。

在处理轴承故障产生的非平稳振动信号时WMSST展现出了非凡的性能它能够精准捕捉由局部损伤如点蚀、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。

即便在强噪声干扰或转速变化等复杂工况下WMSST仍能有效凸显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、高保真的时频数据输入。

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精细故障模式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。

本期内容将展示如何使用WMSST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。

重磅发布抢先体验我们提出了一种创新模型——WTCBI即WMSST-CNN-BiGRU时频变换与神经网络学习相结合紧跟发文热点。

该模型融合了小波多尺度同步压缩变换WMSST、卷积神经网络CNN和双向门控循环单元BiGRU旨在实现更高效的故障诊断。

版本要求及示范数据本代码适用于matlab2023a及以上版本实际演示使用的是matlab2023a。

示范数据则采用了凯斯西储大学CWRU提供的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,

[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

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