Python轴承故障诊断 (19)基于Transformer-BiLSTM的创新诊断模型

news2024/11/20 13:34:42

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注意：本模型继续加入 轴承故障诊断—创新模型全家桶 中，之前购买的同学请及时更新下载!

● 数据集：CWRU西储大学轴承数据集

● 环境框架：python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行

● 准确率：测试集99%

● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者

● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。

全网最低价，创新网络分类效果显著，模型能够充分提取轴承故障信号的空间和时序特征和频域特征，收敛速度快，性能优越, 精度高。创新度也有！！！高性价比、高质量代码，大家可以了解一下：（所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新！后续会逐渐提高价格，越早购买性价比越高！！！）

创新模型：

基于Transformer-BiLSTM的轴承故障诊断创新模型：

1. Transformer：

Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。它通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现了对序列数据的有效建模。在轴承故障诊断任务中，Transformer可以帮助模型捕捉轴承振动信号中不同时间步之间的复杂关联。

2. 双向长短期记忆网络（BiLSTM）：

双向长短期记忆网络是一种具有记忆单元和遗忘门的循环神经网络，可以有效地处理序列数据并捕捉序列中的长期依赖关系。通过同时考虑输入序列的过去和未来信息，BiLSTM可以更好地理解轴承振动信号中的时序特征和变化趋势。

3. 模型结合：

基于 Transformer-BiLSTM 的创新模型将 Transformer 和 BiLSTM 结合在一起，充分利用了两者的优势。Transformer 可以帮助模型捕捉全局的序列信息和复杂的依赖关系，而 BiLSTM 则可以更好地捕捉局部的时序特征和变化趋势。通过结合两种模型，创新模型可以在轴承故障诊断任务中取得更好的性能和效果，提高故障诊断的准确率和效率。