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🔥 内容介绍
0、DWVD 简介：DWVD，即离散韦格纳分布（Discrete Wigner-Ville Distribution），是轴承故障诊断领域里一种基于信号能量分布的先进时频分析手段。它通过计算信号自身的时频相干性，可生成一张能量高度集中的时频分布图。针对轴承局部损伤（如点蚀、裂纹）引发的瞬态冲击响应，DWVD 展现出卓越的表现能力：该方法不仅能凭借极高的时频分辨率，精准确定每个故障冲击的发生时刻与持续时间，还能清晰呈现冲击能量集中的共振频带及其调制边带结构，在时频面上形成连续且尖锐的时频脊线。这种出色的时频凝聚特性，让 DWVD 对微弱故障极为敏感，能够有效凸显被强噪声掩盖的早期故障特征。此外，由于 DWVD 采用无窗设计，避免了短时傅里叶变换中时间分辨率与频率分辨率相互权衡的限制，从而能提供更真实、细致的信号能量演化视图。这些特性使 DWVD 非常适合在复杂工况下对轴承故障进行精密诊断，不仅能有效识别外圈、内圈、滚动体等元件的特征故障频率，还能进一步揭示调制现象中的频率成分以及冲击信号的传播特性，为故障类型的判定、损伤程度的评估以及故障演化趋势的预测提供丰富、可靠的时频特征依据。本期展示的是运用 DWVD 变换对凯斯西储大学轴承故障数据 CWRU 进行分析诊断的结果，如图所示。
1、版本及示范数据：使用的软件版本为 matlab2024a 及以上，本代码采用 24a 版本；示范数据选用凯斯西储大学（CWRU）的 10 种轴承故障数据。
2、重磅发布，抢占先机：提出一种改进的多尺度卷积神经网络模型 DVMBiGAT，即 DWVD-MCNN-BiGRU-Attention（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“离散韦格纳分布（Discrete Wigner-Ville Distribution，DWVD）+ 多尺度卷积神经网络（MCNN）+ 双向门控循环网络（BiGRU）+ 注意力机制（Attention）”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 更强大的特征提取能力。
3、当前网络模型：DVMBiGAT（DWVD-MCNN-BiGRU-Attention），采用时频变换与改进多尺度深卷积神经网络相结合的方式。相关内容可见知网查询截图，目前暂无他人使用，先到先得，抢占先发优势！
4、模型简介：该模型运用时频方法将数据序列转换为二维图，以此增强故障特征；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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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
