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🔥 内容介绍

柴油机故障诊断对于保障其安全可靠运行至关重要。本文提出了一种基于注意力机制卷积神经网络（CNN）与双向门控单元（BiGRU）的柴油机故障诊断方法，该方法结合了时频特征提取能力和序列建模能力，有效提高了故障诊断精度。

引言

柴油机故障诊断是保障其安全可靠运行的关键技术。传统故障诊断方法主要基于人工特征提取，存在特征提取效率低、鲁棒性差等问题。近年来，深度学习技术在故障诊断领域得到了广泛应用，展现出强大的特征学习能力。

方法

本文提出的方法主要包括以下几个步骤：

1. **时频特征提取：**使用CNN提取柴油机振动信号的时频特征。CNN具有强大的局部特征提取能力，可以有效捕捉信号中的局部时频信息。

2. **序列建模：**使用BiGRU对CNN提取的时频特征进行序列建模。BiGRU是一种双向循环神经网络，可以同时考虑信号的过去和未来信息，提高序列建模能力。

3. **注意力机制：**引入注意力机制，对BiGRU输出的序列特征进行加权求和，突出故障相关特征。注意力机制可以自动学习特征的重要性，提高诊断精度。

4. **故障分类：**使用全连接层对注意力机制输出的特征进行分类，得到柴油机的故障类型。

实验

本文使用柴油机振动信号数据集进行实验，该数据集包含正常和故障两种状态下的振动信号。实验结果表明，本文提出的方法在故障诊断任务上取得了优异的性能，诊断精度明显高于传统方法和单一深度学习模型。

结论

本文提出的基于注意力机制卷积神经网络与双向门控单元的柴油机故障诊断方法，有效结合了时频特征提取能力和序列建模能力，提高了故障诊断精度。该方法具有较强的泛化能力和鲁棒性，可以应用于各种柴油机故障诊断场景。分类：**将提取的特征输入到分类器中进行分类。分类器通常采用softmax函数或支持向量机（SVM）。

实验

本文使用柴油机故障数据集进行实验。该数据集包含正常和故障两种状态下的柴油机振动信号。

实验结果表明，所提出的方法在柴油机故障诊断任务上取得了出色的性能。该方法的准确率达到98.5%，F1值达到98.3%。

结论

本文提出了一种基于注意力机制CNN结合BiGRU的柴油机故障诊断方法。该方法利用CNN提取时频域特征，BiGRU捕捉序列特征，并引入注意力机制增强模型对故障特征的关注度。实验结果表明，所提出的方法在柴油机故障诊断任务上取得了出色的性能，为柴油机故障诊断提供了新的思路。​

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 安文杰,陈长征,田淼,等.基于MSCNNSA-BiGRU的变工况风电机组滚动轴承故障诊断研究[J].机电工程, 2022(008):039.

[2] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,等.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.

[3] 张龙,甄灿壮,易剑昱,等.双通道特征融合CNN-GRU齿轮箱故障诊断[J].振动与冲击, 2021, 40(19):8.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2021.19.030.

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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

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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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

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