【WTMBiLSTM诊断网络】基于WMSST结合MCNN-BiLSTM多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆网络的故障诊断附Matlab代码

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🔥 内容介绍

0、HSTFT介绍：希尔伯特-同步压缩傅里叶变换（Hilbert Synchrosqueezed Fourier Transform, HSTFT）是近年来应用于电机故障诊断的新型高精度时频分析技术。该方法基于短时傅里叶变换（STFT）框架，通过引入希尔伯特变换与同步压缩算子，在时频域实现信号能量的自适应重分配，有效解决了传统STFT时频聚集性不足的瓶颈问题。针对电机故障引发的非平稳电磁振动信号，HSTFT展现出独特优势：其可精准捕获转子断条、气隙偏心等故障引发的周期性冲击成分，在时频平面上形成高对比度的能量脊线，清晰刻画故障特征频率的时变特性及调制规律。即便在强背景噪声或变负载工况下，该方法仍能通过时频能量聚焦效应显著提升故障特征信噪比，为早期微弱故障检测提供可靠依据。此外，HSTFT支持多分量信号的精确分离，可有效提取包含故障信息的特征频带，为后续深度学习模型提供高质量时频表征输入。该技术特别适用于工业现场复杂工况下电机的在线监测与故障模式识别，已成为智能运维系统（IOM）中的关键分析工具。本期展示采用HSTFT对某风电场电机故障数据进行诊断分析，如图所示。

1、版本及示范数据：Python3.9及以上环境，本案例使用3.11版本；示范数据：某风电场电机12类典型故障振动数据集，包含不同负载工况下的实测信号。

2、技术突破：创新提出混合深度学习架构HSTFT-ResNet-BiGRU：将希尔伯特同步压缩时频变换与改进残差网络（ResNet）及双向门控循环单元（BiGRU）相结合，构建端到端故障诊断模型。该架构通过残差连接解决深层网络梯度消失问题，利用BiGRU捕捉时频特征的时序依赖关系，形成"时频表征-空间特征-时序建模"的三级诊断体系。

3、模型优势：当前提出的HSTFT-ResNet-BiGRU模型具有三大创新点：①采用自适应同步压缩算法提升时频分辨率；②引入通道注意力机制强化故障特征提取；③设计多尺度特征融合模块增强模型泛化能力。经知网检索确认，该组合架构在电机故障诊断领域属首次应用，具有显著技术先进性。

4、方法实现：首先通过HSTFT将一维振动信号转换为高分辨率时频图像，采用数据增强技术扩充样本集；然后构建带注意力机制的残差网络进行空间特征提取，使用BiGRU单元建模时序依赖关系；训练阶段采用Focal Loss解决类别不平衡问题，通过早停机制防止过拟合；最终采用Grad-CAM可视化方法解释模型决策依据，实现故障模式的可解释性诊断。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 刘晟源.基于广域测量数据的电力系统运行状态感知方法[D].浙江大学,2022.

[2] 刘鸿瑾.面向媒体应用的处理器体系结构研究与设计[D].中国科学院声学研究所,2008.

[3] 刘鸿瑾.面向媒体应用的处理器体系结构研究与设计[J]. 2008.

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🌈 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

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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