故障诊断 | VMD-CNN-LSTM西储大学轴承故障诊断附MATLAB代码
目录
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- 效果一览
- 基于VMD与CNN - LSTM的滚动轴承故障诊断
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- 摘要
- 1. 引言
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- 1.1 研究背景
- 1.2 问题陈述
- 1.3 研究目标
- 2. 文献综述
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- 2.1 理论基础
- 2.2 国内外研究进展
- 2.3 研究空白
- 3. 西储大学数据处理
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- 3.1 数据加载与选择
- 3.2 参数设定
- 3.3 滑窗与数据整合
- 4. 基于VMD的特征提取
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- 4.1 适应度函数选择
- 4.2 VMD参数优化
- 4.3 最佳IMF分量提取与特征向量构建
- 5. 基于CNN - LSTM的故障分类
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- 5.1 CNN - LSTM模型原理
- 5.2 模型训练与测试
- 5.3 故障分类结果分析
- 6. 性能评估与对比
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- 6.1 性能评估指标
- 6.2 与其他方法对比
- 6.3 结果讨论
- 7. 结论
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- 7.1 研究总结
- 7.2 研究贡献
- 7.3 未来展望
- 代码分享
- 参考文献
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效果一览
基于VMD与CNN - LSTM的滚动轴承故障诊断
摘要
本研究旨在利用变分模态分解（VMD）与卷积神经网络 - 长短期记忆网络（CNN - LSTM）实现滚动轴承故障诊断。在数据处理阶段，从西储大学官方网站下载滚动轴承数据集，并通过设定滑动窗口、故障样本点个数及故障类型样本量等参数，对数据进行滑窗操作并整合。在特征提取方面，选取五种适应度函数优化VMD参数，采用效率较高的智能算法OCSSA确定最佳IMF分量，并计算9个指标构建特征向量。故障分类则基于CNN - LSTM模型，通过训练集和测试集验证模型性能。研究结果表明，所提方法能够有效提高滚动轴承故障诊断的准确率和效率，为实际工程应用提供了有价值的参考。
关键词: 滚动轴承；故障诊断；VMD；CNN - LSTM；特征提取
1. 引言
1.1 研究背景
滚动轴承作为机械设备中的核心部件，其运行状态