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🔥 内容介绍
0、WMSST介绍 小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform，WMSST）是近年来在轴承故障诊断领域广泛应用的一种高精度时频分析方法。它以连续小波变换（CWT）为基础，通过多尺度的同步压缩操作，对小波系数在时频域内进行能量重新排列与凝聚。这一过程有效克服了传统小波变换时频分辨率不足的固有弊端。 在分析轴承故障引发的非平稳振动信号时，WMSST展现出卓越的性能。它能够精准且清晰地提取因局部损伤（如点蚀、裂纹等）激发的瞬态冲击成分，并以极高的时频分辨率精确描绘冲击的时间位置、持续时长以及对应的共振频率，形成能量高度集中的时频脊线。即便处于强噪声干扰或变转速工况下，该方法依然能够有效增强微弱的故障特征，抑制噪声干扰与能量扩散，大幅提升故障成分的可辨识度。此外，WMSST具备出色的模态分解与重构能力，可分离出包含故障信息的敏感频带，为后续的特征提取与智能诊断提供高质量、高保真的时频输入。因此，WMSST尤其适用于复杂运行环境下轴承的早期微弱故障检测与故障模式的精密诊断，已成为现代故障预测与健康管理（PHM）系统中的有力工具。本期将展示运用WMSST变换对凯斯西储大学轴承故障数据（CWRU）进行分析诊断的案例，相关图示如下。 1、版本及示范数据 运行环境要求为matlab2024a及以上版本，本代码使用的是matlab24a。示范数据采用凯斯西储大学（CWRU）的10种轴承故障数据。 2、重磅发布，抢先体验 提出一种改进的多尺度卷积神经网络模型——WTMSVM，即WMSST - MCNN - SVM（时频变换 + 改进多尺度卷积网络，当下发文热点）。这是一种融合“小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform，WMSST）、多尺度卷积神经网络（MCNN）以及支持向量机（SVM）”的轴承故障诊断方法。多尺度卷积神经网络MCNN作为CNN的变体，具备比CNN更为强大的特征提取能力。 3、当前网络模型 当前所采用的网络模型为WTMSVM，即WMSST - MCNN - SVM，它结合了时频变换与改进的多尺度深卷积神经网络。相关内容可在知网查询截图，目前尚未有人使用，抢先体验，抢占先机！ 4、模型简介 该模型首先运用时频方法将数据序列转换为二维图像，以此增强故障特征的表现力；选用“交叉熵”损失函数作为网络训练的依据，随后划分训练集、验证集和测试集。在网络训练过程中，利用验证集不断降低损失，确保不影响模型的泛化能力；同时采用T - SNE方法对网络识别前后的效果进行可视化展示。
⛳️ 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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🌈 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
