MATLAB代码基于cnn-lstm的轴承寿命预测

qq_41852764 2022-05-11 10:31:25

一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称LSTM）神经网络的滚动轴承RUL预测方法。首先，对滚动轴承原始振动信号作快速傅里叶变换（fast Fourier transform，简称FFT）；其次，将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后，将其作为CNN的输入，然后，再将深层特征输入到LSTM网络中，构建趋势性量化健康指标，同时确定失效阈值；最后，实现滚动轴承RUL预测。

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qq_72786055 2023-09-18

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大佬，可以分享一下代码吗？

超超小坑货wc 2022-06-23

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你好，可以分享一下代码吗？谢谢大佬

m0_68658444 2022-05-17

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你好，有健康指标构建的源代码吗？蟹蟹，可以加Q：3488394085吗

1.Matlab实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络结合长短期记忆神经网络融合注意力机制故障诊断/分类预测（Matlab完整源码和数据）。数据为西储大学轴承诊断数据经过特征提取后的数据。运行环境Matlab2023及以上 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信

VMD-CNN-BILSTM轴承故障诊断，MATLAB代码包含数据处理，优化VMD参数，特征提取，CNN-BiLSTM的故障诊断优化VMD参数，采用融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA) 故障诊断，CNN-LSTM，CNN-BiLSTM，VMD-CNN-LSTM，VMD-CNN-BiLSTM四种故障诊断模型 ,核心关键词：VMD-CNN-BILSTM; 轴承故障诊断; MATLAB代码; 数据处理; 优化VMD参数; 特征提取; CNN-BiLSTM; 融合算法; 故障诊断模型。,基于VMD-CNN-BiLSTM的轴承故障诊断MATLAB优化实现

内容概要：本文介绍了基于短时傅里叶变换（STFT）、卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合故障诊断模型（STFT-CNN-LSTM）的研究与Matlab代码实现。该模型首先利用STFT将一维时域信号转换为二维时频图，以保留信号的时间与频率特征；随后通过CNN提取局部空间特征，再由LSTM捕捉时间序列上的动态变化，从而实现对复杂故障模式的高效识别。文中还对比了多种混合模型（如STFT-CNN-BiGRU、STFT-CNN-SVM等），展示了STFT-CNN-LSTM在分类【基于STFT-CNN-LSTM的故障诊断】基于短时傅里叶变换（STFT）、卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合故障诊断模型（STFT-CNN-LSTM）研究（Matlab代码实现精度和鲁棒性方面的优势，适用于机械设备的智能故障诊断。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于旋转机械（如轴承、齿轮箱）的故障诊断，提升早期故障识别能力；②结合振动信号进行状态监测，实现工业设备的预测性维护；③作为深度学习在信号分类中的应用案例，支持学术研究与项目开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实践操作，深入理解STFT的时频转换机制及CNN-LSTM的特征提取流程，同时可尝试在不同数据集上迁移模型以验证泛化性能。

基于VMD-CNN-BiLSTM的轴承故障诊断方法及其MATLAB代码实现。首先，通过融合鱼鹰捕食策略和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）进行VMD参数优化，确保信号分解的准确性。接着，利用时域特征提取方法获取敏感特征，并进行归一化处理。然后，构建并比较了四种不同的故障诊断模型：CNN-LSTM、CNN-BiLSTM、VMD-CNN-LSTM和VMD-CNN-BiLSTM。实验结果显示，VMD预处理显著提升了模型的准确率，而BiLSTM相比单向LSTM提高了时间依赖性的捕捉能力。最后，提供了避免常见错误的实用建议，如OCSSA迭代次数限制、VMD的K值选择以及模型评估指标的选择。适合人群：从事机械设备故障诊断的研究人员和技术人员，尤其是对MATLAB编程和深度学习有一定基础的人群。使用场景及目标：适用于需要对旋转机械特别是轴承进行故障检测和预测的工业环境。主要目标是提高故障诊断的准确性和效率，减少误报和漏报，从而保障设备的安全运行。其他说明：文中提供的代码和优化技巧有助于快速实现和部署故障诊断系统，同时强调了工程实践中需要注意的关键细节。

1.Matlab实现CNN-BiLSTM-Attention卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络融合注意力机制故障诊断/分类预测（Matlab完整源码和数据）。数据为西储大学轴承诊断数据经过特征提取后的数据。运行环境Matlab2023及以上 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信

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