8基于WMSST结合MCNN-BiGRU-Attention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）作为一种近年来在轴承故障诊断领域崭露头角的高精度时频分析方法，正发挥着越来越重要的作用。该方法以连续小波变换（CWT）为基石，通过一系列精细的多尺度同步压缩操作，对小波系数在时频域内进行巧妙的能量重排与凝聚。这一创新举措有效攻克了传统小波变换在时频分辨率方面存在的固有缺陷，为轴承故障诊断带来了全新的视角和更高的准确性。
在分析轴承故障引发的复杂非平稳振动信号时，WMSST展现出了卓越的性能。它能够精准且清晰地提取出由局部损伤（如点蚀、裂纹等）激发的瞬态冲击成分。这些瞬态冲击成分往往蕴含着轴承故障的关键信息，而WMSST不仅能将其完整提取，还能以极高的时频分辨率，精准刻画冲击的时间位置、持续区间以及对应的共振频率，最终形成能量高度集中的时频脊线。即便在面临强噪声干扰或者变转速工况等复杂恶劣的环境时，WMSST依然能够凭借其强大的抗干扰能力，有效增强微弱故障特征，抑制噪声与能量扩散，显著提升故障成分的可辨识度，为准确诊断轴承故障提供了有力保障。
此外，WMSST还具备优秀的模态分解与重构能力。它可以从复杂的信号中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。正因如此，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密诊断，已然成为现代故障预测与健康管理（PHM）系统中的一项得力工具。在本期内容中，我们将展示使用WMSST变换对凯斯西储大学轴承故障数据CWRU进行分析诊断的具体过程，相关结果如图所示。
1、版本及示范数据
本次研究使用的软件版本为matlab2024a及以上，为确保研究的一致性和稳定性，本代码采用24a版本。示范数据选取的是凯斯西储大学（CWRU）提供的10种轴承故障数据，这些数据涵盖了多种不同类型的轴承故障情况，具有较高的代表性和研究价值，能够为我们的模型训练和验证提供丰富的样本。
2、重磅发布，先用先发
我们提出了一种创新的改进多尺度卷积神经网络模型——WTMBiGAT，即WMSST - MCNN - BiGRU - Attention（时频变换 + 改进多尺度卷积网络，这可是当前的发文热点）。该模型融合了“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）以及注意力机制（Attention）”等多种先进技术，形成了一套完整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，拥有比传统CNN更加强大的特征提取能力，能够从复杂的时频数据中挖掘出更多有价值的故障特征信息。
3、当前网络模型
当前我们采用的网络模型为WTMBiGAT，即WMSST - MCNN - BiGRU - Attention，它是一种结合了时频变换与改进多尺度深卷积神经网络的创新模型。从知网查询截图来看，目前暂无人使用该模型进行相关研究，我们率先将其应用于轴承故障诊断领域，具有领先性和创新性。
4、模型简介
该模型首先采用时频方法将数据序列转换为二维图，这种转换方式能够增强故障特征的可视性和可辨识度，使故障特征更加突出。在网络训练过程中，选用“交叉熵”损失函数作为训练的依据，该损失函数能够准确衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，从而指导模型不断优化。然后，将数据集划分为训练集、验证集和测试集。在网络训练过程中，充分利用验证集不断调整模型参数，降低损失，确保模型在训练过程中不会出现过拟合现象，从而保证模型的泛化能力。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，通过直观的图形展示，能够清晰地观察到模型在故障识别过程中的性能变化和效果提升。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
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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
