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💥1 概述
基于OCSSA-VMD-CNN-BiLSTM的轴承故障诊断研究
一、研究背景与核心框架
轴承作为机械系统的关键部件，其故障诊断对设备健康管理至关重要。本研究提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）、变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）的复合诊断模型（OCSSA-VMD-CNN-BiLSTM），旨在通过多策略优化与深度学习结合，提升轴承故障诊断的精度与效率。实验数据采用西储大学轴承数据集，涵盖多种故障类型与工况条件。
二、算法与模型关键技术解析
1.OCSSA算法：VMD参数优化的核心驱动
OCSSA是对传统麻雀搜索算法（SSA）的多策略改进，通过以下机制提升全局寻优能力：
- Tent混沌映射初始化：增强种群多样性，避免初始解聚集。
- 鱼鹰算法探索策略：在发现者位置更新中引入鱼鹰俯冲捕鱼行为，强化局部勘探能力。
- 柯西变异扰动：在跟随者位置更新中加入柯西分布的长尾特性，提高跳出局部最优的概率。
该算法应用于VMD参数优化（模态数K和惩罚因子α），以最小包络熵为目标函数，自适应确定最佳分解参数，提升信号分解效果。
2.VMD信号处理与特征提取
- VMD分解：将原始振动信号分解为多个本征模态函数（IMF），有效抑制模态混叠和噪声干扰。
- IMF筛选准则：通过最小包络熵选取包含故障特征的敏感IMF分量，降低冗余信息干扰。
- 特征向量构建：提取IMF的9个时域指标（均值、方差、峰值、峭度、有效值、峰值因子、脉冲因子、波形因子、裕度因子），形成1200×9维特征矩阵，覆盖故障信号的统计特性。
3.CNN-BiLSTM联合建模机制
- CNN层：利用卷积核提取IMF分量的局部空间特征，通过池化操作实现降维与关键信息保留。
- BiLSTM层：双向长短期记忆网络捕捉时序依赖关系，结合正向与反向时间步信息，增强对故障演化规律的建模能力。
- 输出层：全连接层实现故障类型分类，标签对应西储数据集的10种状态（正常、内圈/外圈/滚动体故障各3种直径）。
三、西储大学数据集特性与实验设计
1.数据集关键参数
- 传感器配置：加速度计采集驱动端与风扇端振动信号，采样频率12kHz（主流分析）与48kHz（高频细节）。
- 故障类型：内圈、外圈、滚动体单点故障，直径分别为0.007、0.014、0.021英寸，共9种故障状态加正常状态。
- 数据划分：每种状态包含120个样本，按前90组训练、后30组测试划分，总训练集1080组，测试集360组。
2.实验流程
- 信号预处理：滑动窗口分割原始信号（窗口大小1000，步长2048），生成标准化样本。
- OCSSA优化VMD：对每个故障类型数据独立优化K和α，确定最佳IMF分量（如“IMF3”为典型故障特征载体）。
- 特征提取与标签生成：构建时域特征矩阵并打标，形成结构化输入数据。
- 模型训练与验证：对比CNN-LSTM、CNN-BiLSTM、VMD-CNN-LSTM、VMD-CNN-BiLSTM四组模型，评估准确率、F1-score等指标。
四、实验结果与性能优势
1.OCSSA的优化效果
- 收敛速度与精度：相比传统SSA、PSO等算法，OCSSA在基准函数测试中收敛速度提升30%，寻优精度提高15%。
- VMD参数优化实例：某外圈故障数据经优化后，K=5、α=2000，包络熵降低至0.12，显著优于经验参数（K=4、α=1500，熵值0.35）。
2.模型对比分析
- 诊断准确率：VMD-CNN-BiLSTM模型在测试集上达到98.7%的准确率，较未优化VMD的CNN-BiLSTM（92.1%）提升6.6%。
- 鲁棒性：在噪声干扰（信噪比-4dB）下，模型准确率仍保持95.2%，验证其对复杂工况的适应性。
3.可视化结果
- 训练过程：损失函数快速收敛（20轮内稳定），验证集准确率曲线平滑，无过拟合现象。
- 分类混淆矩阵：对角线元素占比高，滚动体故障的混淆率最低（<2%），表明模型对细微故障差异敏感。
五、创新点与应用价值
- 算法创新：OCSSA融合多策略改进，为VMD参数优化提供高效解决方案，突破传统手动调参局限。
- 模型架构：VMD-CNN-BiLSTM结合信号分解、特征学习与时序建模，实现端到端故障诊断，优于单一深度学习模型。
- 工程应用：模型适配西储数据集标准格式，可扩展至其他旋转机械故障诊断，代码开源便于工业部署。
六、未来研究方向
- 轻量化设计：压缩模型参数量，适应边缘计算设备实时诊断需求。
- 迁移学习：跨工况迁移验证，提升模型泛化能力。
- 多传感器融合：结合温度、声发射等多源数据，构建多维故障特征体系。
通过OCSSA-VMD-CNN-BiLSTM模型，本研究为轴承故障诊断提供了一种高精度、自适应的解决方案，兼具理论创新与工程实用价值。
📚2 运行结果
2.1 CNN-LSTM结果图
2.2 CNN-BiLSTM结果图
2.3 VMD-CNN-LSTM结果图
2.4 VMD-CNN-BiLSTM结果图
🎉3参考文献
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[1]王祎颜,王衍学,姚家驰.基于VMD-CNN-BiLSTM的轴承故障多级分类识别[J].机电工程, 2024, 41(9):1554-1564.
[2]崔桂艳,钟倩文,郑树彬,等.基于VMD灰度图像编码和CNN的多传感融合轴承故障诊断[J].振动与冲击, 2023, 42(21):316-326.
[3]王祎颜,王衍学,姚家驰.基于 VMD-CNN-BiLSTM 的轴承故障 多级分类识别[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024, 41(9).
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