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🔥 内容介绍
一、研究背景与主题引入
轴承作为旋转机械的核心部件，其运行状态直接影响设备的安全性与可靠性。传统轴承故障诊断方法依赖人工经验或单一信号处理技术，存在特征提取不充分、诊断精度低等问题。随着深度学习的发展，基于时频分析与神经网络的混合模型逐渐成为研究热点。然而，现有模型在处理非平稳振动信号时仍存在特征冗余、时序依赖捕捉不足等问题。本研究提出一种融合快速傅里叶变换（FFT）、压缩激励网络（SENet）、时间卷积网络（TCN）与支持向量机（SVM）的混合模型（FFT-SENet-TCN-SVM），旨在通过多尺度特征融合与时序依赖建模提升轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。
二、理论基础与文献综述
2.1 关键技术基础
- FFT
：将时域振动信号转换为频域特征，突出周期性故障特征频率。
- SENet
：通过通道注意力机制动态调整特征权重，抑制冗余信息。
- TCN
：利用因果卷积与膨胀卷积捕捉长时序依赖关系，适用于振动信号的时序建模。
- SVM
：基于结构风险最小化原则，通过核函数实现高维空间分类，适合小样本场景。
2.2 前人研究进展
- 特征提取方法
：传统方法（如小波变换、经验模态分解）依赖人工参数选择，而深度学习（如CNN、LSTM）可自动提取特征，但存在计算效率低的问题。
- 混合模型研究
：CNN-SVM、LSTM-SVM等模型通过结合深度学习与机器学习，提升了诊断精度，但未充分考虑频域特征与时序依赖的协同作用。
- 注意力机制应用
：SENet在图像领域表现优异，但在振动信号处理中应用较少，且未与TCN结合。
2.3 研究缺口
现有模型存在以下不足：
频域特征与时序特征未充分融合；
时序依赖建模能力不足，尤其对长序列振动信号；
模型复杂度高，训练效率低。
本研究通过FFT-SENet-TCN-SVM模型填补上述缺口，实现特征优化与时序建模的协同增强。
三、研究设计与方法
3.1 模型架构设计
模型分为四个模块：
- FFT预处理模块
：将原始振动信号转换为频谱图，提取故障特征频率。
- SENet特征优化模块
：对频谱图进行通道注意力加权，突出关键特征通道。
- TCN时序建模模块
：通过多层膨胀卷积捕捉振动信号的长时序依赖关系。
- SVM分类模块
：将TCN输出特征输入SVM，实现故障类型分类。
3.2 数据来源与处理
- 数据集
：采用凯斯西储大学（CWRU）轴承数据集，包含正常、内圈故障、外圈故障与滚动体故障四类样本。
- 数据预处理
：
采样频率：12kHz；
信号分段：每段长度1024点；
频谱转换：通过FFT生成256维频谱特征；
数据增强：添加高斯白噪声（信噪比10dB）扩充数据集。
3.3 实验设置
- 对比模型
：CNN、LSTM、CNN-SVM、LSTM-SVM。
- 评价指标
：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）。
- 训练参数
：Adam优化器，学习率0.001，批次大小64，训练轮次100。
⛳️ 运行结果
图一：
图2：
图3：
图4：
图5：
图6：
图7：
图8：
图9：
📣 部分代码
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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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
