Python轴承故障诊断 (21)基于VMD-CNN-BiTCN的创新诊断模型

news2024/11/29 6:54:19

往期精彩内容：

Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理

Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)-CSDN博客

Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)-CSDN博客

Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)-CSDN博客

三十多个开源数据集 | 故障诊断再也不用担心数据集了！

Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (五)基于EMD-LSTM的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类-CSDN博客

基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型-CSDN博客

基于FFT + CNN - Transformer 时域、频域特征融合的轴承故障识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (11)基于VMD+CNN-BiGRU-Attenion的故障分类-CSDN博客

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention轴承故障识别模型-CSDN博客

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN-Transformer-CrossAttention轴承故障识别模型-CSDN博客

轴承故障诊断 (12)基于交叉注意力特征融合的VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention故障识别模型_基于残差混合域注意力cnn的轴承故障诊断及其时频域可解释性-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (13)基于故障信号特征提取的超强机器学习识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (14)高创新故障识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (16)高创新故障识别模型（二）-CSDN博客

轴承故障全家桶更新 | 基于时频图像的分类算法-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (17)基于TCN-CNN并行的一维故障信号识别模型-CSDN博客

独家原创 | SCI 1区高创新轴承故障诊断模型！-CSDN博客

基于 GADF+Swin-CNN-GAM 的高创新轴承故障诊断模型-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (18)基于CNN-TCN-Attention的创新诊断模型-CSDN博客

注意力魔改 | 超强轴承故障诊断模型！-CSDN博客

轴承故障全家桶更新 | 基于VGG16的时频图像分类算法-CSDN博客

轴承故障全家桶更新 | CNN、LSTM、Transformer、TCN、串行、并行模型、时频图像、EMD分解等集合都在这里-CSDN博客

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

Python轴承故障诊断 (20)高创新故障识别模型（三）-CSDN博客

视觉顶会论文 | 基于Swin Transformer的轴承故障诊断-CSDN博客

Python轴承故障诊断 | 多尺度特征交叉注意力融合模型-CSDN博客

SHAP 模型可视化 + 参数搜索策略在轴承故障诊断中的应用-CSDN博客

速发论文 | 基于 2D-SWinTransformer+1D-CNN-SENet并行故障诊断模型-CSDN博客

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!

模型简介：

环境：python 3.9 pytorch 1.8 以上

分类精度：训练集、验证集、测试集均为98%

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！！！）

基于VMD-CNN-BiTCN的轴承故障诊断创新模型：

1.创新点：

利用VMD将原始信号分解为多个模态分量，来提取信号的频域特征和时域特征；CNN 可以用于提取信号的局部空间特征并通过CNN卷积池化层降低信号序列长度，增加数据维度；BiTCN 是一种双向时序卷积网络，可以有效地捕获信号的时序信息。双向结构有助于模型捕获信号的动态特征；

2. 原理流程：

首先，使用 VMD 对原始轴承信号进行分解，得到多个模态分量；每个模态分量作为输入，经过 CNN 进行特征提取和抽象；CNN 提取的特征再经过 BiTCN 进行时序建模和特征融合；最终，利用融合后的特征进行轴承故障的诊断和分类；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。