✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
滚动轴承作为旋转机械的关键支撑部件，其早期故障的精准识别对保障工业设备安全运行、实现预知性维护具有重大工程价值。针对传统故障诊断方法依赖人工特征提取、对非平稳振动信号适应性差、模型泛化能力有限等问题，本文提出一种融合连续小波变换与多深度学习架构的对比研究框架。以凯斯西储大学公开轴承故障数据集为实验基准，通过连续小波变换将一维振动信号转化为包含丰富时频特征的二维时频图像，分别构建卷积神经网络、残差网络、CNN-SVM、CNN-BiGRU、CNN-LSTM五种典型诊断模型，从诊断精度、收敛速度、抗干扰能力、小样本泛化性等多个维度开展系统性对比分析。实验结果表明，连续小波变换的引入显著提升了各类模型对微弱故障特征的提取能力；CNN-BiGRU模型在复合故障与强时序依赖故障场景下综合性能最优，平均诊断准确率达99.82%；ResNet凭借残差结构在深层特征提取中表现稳定；CNN-SVM在小样本条件下训练效率最高；基础CNN模型结构简单、计算开销最低，适合实时性要求高的简易工况。本研究为不同工业场景下智能故障诊断模型的选型与优化提供了详实的理论与数据支撑。
关键词：故障诊断；连续小波变换；深度学习；模型对比；滚动轴承；凯斯西储大学数据集
1 绪论
1.1 研究背景与意义
现代工业装备正朝着高速化、精密化、智能化方向发展，旋转机械作为工业生产体系的核心动力源，其运行状态的稳定性直接决定了整个生产系统的可靠性与安全性。滚动轴承是旋转机械中应用最广泛、也最易发生故障的关键零部件，长期承受交变载荷、冲击振动、摩擦磨损等复杂工况影响，极易出现内圈磨损、外圈损伤、滚动体剥落等早期故障。据统计，旋转机械故障中超过30%由轴承失效引发，若故障未能被及时诊断与预警，轻则导致设备异常停机、生产中断，重则可能引发连锁性设备损毁甚至安全事故，造成巨大的经济损失。
因此，实现滚动轴承故障的早期、精准、高效诊断，对保障设备安全运行、降低运维成本、推动工业智能化转型具有至关重要的工程价值。传统的轴承故障诊断方法主要依赖信号处理技术与专家经验，通过时域统计量、频域谱分析、小波包分解等手段提取故障特征，再结合支持向量机、随机森林等机器学习算法完成故障分类。这类方法高度依赖领域专家的先验知识，特征提取的主观性强、自动化程度低，且对非平稳、非线性振动信号的适应性较差，难以应对复杂变工况下的微弱故障识别需求。
1.2 研究现状与挑战
近年来，以深度学习为代表的数据驱动智能诊断方法取得了突破性进展。卷积神经网络凭借其强大的空间特征自动提取能力，在轴承故障诊断领域得到广泛应用；残差网络通过引入跨层连接有效缓解了深层网络的梯度消失问题，提升了复杂故障模式的学习能力；支持向量机在小样本、高维特征分类中表现稳健；双向门控循环单元与长短期记忆网络则擅长捕捉振动信号中的长时序依赖关系。然而，现有研究大多聚焦于单一模型的性能验证，缺乏对多种主流深度学习架构在统一数据集、统一预处理流程下的系统性横向对比，导致工业用户在模型选型时缺乏明确的性能参照。
此外，原始振动信号通常为一维时序数据，直接输入深度学习模型会丢失关键的时频耦合信息。连续小波变换作为一种优秀的时频分析工具，能够通过小波基函数的缩放与平移自适应调整时频分辨率，精准捕捉非平稳信号中的瞬态冲击特征，将一维信号转化为包含丰富故障信息的二维时频图像，为深度学习模型提供更高质量的特征输入。
1.3 本文研究内容与创新点
本文以凯斯西储大学轴承故障数据集为统一实验平台，系统开展基于连续小波变换与五种深度学习模型的故障诊断对比研究，核心研究内容与创新点如下：
统一预处理框架：采用连续小波变换对CWRU数据集所有工况的原始振动信号进行时频特征转换，生成标准化二维时频图像数据集，为后续模型对比提供公平的输入基准。
多模型横向对比：构建CNN、ResNet、CNN-SVM、CNN-BiGRU、CNN-LSTM五种典型诊断模型，从诊断准确率、收敛速度、抗噪鲁棒性、小样本泛化能力等多个维度开展全面量化对比。
工况适应性分析：分别在单一故障、复合故障、不同负载、不同故障程度等多种工况下测试各模型性能，明确不同模型的优势场景与性能边界。
可复现实验设计：提供完整的Matlab代码实现，包括数据预处理、模型构建、训练测试、结果可视化全流程，确保研究的可复现性与工程参考价值。
2 CWRU数据集与连续小波变换预处理
2.1 凯斯西储大学轴承故障数据集介绍
凯斯西储大学轴承故障数据集是故障诊断领域国际公认的基准数据集，实验平台为1.5马力三相感应电机，驱动端轴承型号为SKF6205，采样频率为12kHz。数据集包含四种健康状态：正常状态、内圈故障、外圈故障、滚动体故障；每种故障又包含三种故障直径：0.007英寸、0.014英寸、0.021英寸；电机负载设置0、1、2、3马力四档。本文选取驱动端加速度传感器采集的振动信号作为分析对象，共计10类故障状态（1类正常+3类故障类型×3类故障程度），确保数据集的完整性与代表性。
本文选用Morlet小波作为母小波函数，因其在时频域均具有良好的局部化特性，特别适合捕捉轴承故障冲击成分。对每一段长度为1024的振动信号片段执行CWT，生成128×128像素的灰度时频图像，图像中横轴代表时间，纵轴代表频率，颜色深浅代表该时频点的能量强度。经过CWT预处理后，原始的一维时序振动信号被转化为包含丰富故障特征的二维时频图像，为后续深度学习模型提供高质量输入。
3 五种深度学习故障诊断模型架构
3.1 卷积神经网络模型
CNN模型采用经典的LeNet-5改进架构，包含两个卷积-池化层对与三个全连接层。卷积层使用3×3卷积核提取时频图像的局部空间特征，池化层采用2×2最大池化进行特征降维，全连接层最终输出10类故障状态的分类概率。该模型结构简单、参数少、训练速度快，适合作为基线对比模型。
3.2 残差网络模型
ResNet模型引入残差块结构，通过跨层恒等映射解决深层网络训练中的梯度消失问题。本文构建的ResNet-18包含17个卷积层与1个全连接层，每个残差块由两个3×3卷积层组成，批量归一化与ReLU激活函数穿插其中。残差结构使网络深度大幅增加的同时保持了稳定的训练收敛性，适合学习复杂故障的深层抽象特征。
3.3 CNN-SVM混合模型
该模型前端采用CNN卷积层（2个卷积-池化层）自动提取时频图像的高维特征，将最后一个池化层输出的特征图展平为一维特征向量，后端接入支持向量机分类器完成故障分类。SVM采用径向基核函数，通过网格搜索优化惩罚参数C与核参数γ。该模型结合了CNN的特征学习能力与SVM的小样本泛化优势。
3.4 CNN-BiGRU混合模型
模型前端CNN部分（2个卷积-池化层）负责提取时频图像的空间特征，将特征图按时间序列维度重构后输入双向门控循环单元层。BiGRU通过前向与后向两个方向的GRU单元同时捕捉时序依赖关系，最后通过全连接层输出分类结果。该模型兼具空间特征提取与双向时序建模能力。
3.5 CNN-LSTM混合模型
与CNN-BiGRU结构类似，前端CNN提取空间特征，后端接入长短期记忆网络层捕捉长时间序列依赖。LSTM通过输入门、遗忘门、输出门的门控机制有效缓解传统RNN的梯度爆炸与消失问题，适合建模振动信号中的长程时序模式。
所有模型均采用Adam优化器，初始学习率0.001，批处理大小64，训练轮次100，使用交叉熵损失函数，并引入早停策略防止过拟合。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🏆团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域
MATLAB仿真，助力毕业科研梦：
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 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
