【WTMBiGRU诊断网络】基于小波多尺度同步压缩变换WMSST结合MCNN-BiGRU多尺度卷积神经网络和双向门控循环网络的故障诊断研究附matlab代码

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🔥 内容介绍

0、WMSST介绍

小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform，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。该方法以连续小波变换（CWT）为基石，借助多尺度的同步压缩操作，对小波系数在时频域内实施能量重排与凝聚。这一过程有效克服了传统小波变换时频分辨率欠佳的固有问题。

在针对轴承故障引发的非平稳振动信号进行分析时，WMSST展现出卓越的性能。它能够精准提取因局部损伤（如点蚀、裂纹等）所激发的瞬态冲击成分，并以极高的时频分辨率，精确描绘冲击的时间位置、持续时长以及对应的共振频率，进而形成能量高度集中的时频脊线。即便处于强噪声干扰或变转速的复杂工况下，该方法依然能够显著增强微弱故障特征，有效抑制噪声干扰与能量扩散，大幅提升故障成分的可辨识度。

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密诊断，已然成为现代故障预测与健康管理（PHM）系统中的有力工具。本期内容将展示运用WMSST变换对凯斯西储大学轴承故障数据（CWRU）进行分析诊断的案例，相关图示如下。

1、版本及示范数据

本次分析所使用的软件版本为matlab2024a及以上，本代码具体采用24a版本；示范数据选用凯斯西储大学（CWRU）的10种轴承故障数据。

2、重磅发布，抢占先机

我们提出一种改进的多尺度卷积神经网络模型——WTMBiGRU，即WMSST-MCNN-BiGRU（时频变换 + 改进多尺度卷积网络，此为当下发文热点）。这是一种融合“小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform，WMSST）+ 多尺度卷积神经网络（MCNN）+ 双向门控循环网络（BiGRU）”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更为强大的特征提取能力。

3、当前网络模型

当前采用的网络模型为WTMBiGRU，即WMSST-MCNN-BiGRU，该模型结合了时频变换与改进多尺度深卷积神经网络。相关知网查询截图可证，目前暂无他人使用，先到先得，抢占先机！

4、模型简介

本模型首先运用时频方法将数据序列转换为二维图像，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，确保不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,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

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 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、PM2.5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

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