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故障诊断 | VMD-CNN-LSTM西储大学轴承故障诊断附MATLAB代码

news 2025/8/11 8:42:07

- - 效果一览
  - 基于VMD与CNN - LSTM的滚动轴承故障诊断
  - - 摘要
    - 1. 引言
    - - 1.1 研究背景
      - 1.2 问题陈述
      - 1.3 研究目标
    - 2. 文献综述
    - - 2.1 理论基础
      - 2.2 国内外研究进展
      - 2.3 研究空白
    - 3. 西储大学数据处理
    - - 3.1 数据加载与选择
      - 3.2 参数设定
      - 3.3 滑窗与数据整合
    - 4. 基于VMD的特征提取
    - - 4.1 适应度函数选择
      - 4.2 VMD参数优化
      - 4.3 最佳IMF分量提取与特征向量构建
    - 5. 基于CNN - LSTM的故障分类
    - - 5.1 CNN - LSTM模型原理
      - 5.2 模型训练与测试
      - 5.3 故障分类结果分析
    - 6. 性能评估与对比
    - - 6.1 性能评估指标
      - 6.2 与其他方法对比
      - 6.3 结果讨论
    - 7. 结论
    - - 7.1 研究总结
      - 7.2 研究贡献
      - 7.3 未来展望
    - 代码分享
    - 参考文献

效果一览

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基于VMD与CNN - LSTM的滚动轴承故障诊断

摘要

本研究旨在利用变分模态分解（VMD）与卷积神经网络 - 长短期记忆网络（CNN - LSTM）实现滚动轴承故障诊断。在数据处理阶段，从西储大学官方网站下载滚动轴承数据集，并通过设定滑动窗口、故障样本点个数及故障类型样本量等参数，对数据进行滑窗操作并整合。在特征提取方面，选取五种适应度函数优化VMD参数，采用效率较高的智能算法OCSSA确定最佳IMF分量，并计算9个指标构建特征向量。故障分类则基于CNN - LSTM模型，通过训练集和测试集验证模型性能。研究结果表明，所提方法能够有效提高滚动轴承故障诊断的准确率和效率，为实际工程应用提供了有价值的参考。

关键词: 滚动轴承；故障诊断；VMD；CNN - LSTM；特征提取