多源信息融合的滾動軸承故障診斷是一種結合來自多個傳感器或信號源的信息，以提高故障檢測和診斷準確性的方法。（1）數據層融合：將原始數據的直接融合。其輸入是由多個傳感器提供的各種類型的原始數據，其輸出為特征提取或者局部決策的結果。優點：可以從其它融合層中沒有的原始數據中提取更多細節。缺點：較繁重的計算負擔、較差的實時性能以及需要良好的容錯能力來處理傳感器數據本身的不穩定性和不確定性，且僅適用于同類傳...

本期基于某風電功率數據集，推出一種InformerLSTM并行預測模型，在單步預測任務中預測效果提升明顯！效果對比：LSTM預測模型模型評估：LSTM預測模型預測可視化：InformerLSTM并行預測模型：模型評估：預測可視化：風電功率數據集特征分析—可視化：1.模型創新點介紹1.1結合Informer和RNN的優勢Informer：擅長處理長時間序列，能夠并行計算，提高了計算效率和預測性能。Informer在Transformer的基礎上進行了改進，使其更適合時序...

基于CEEMDANTransformerBiLSTM并行+XGBoost的組合預測模型！組合預測模型思路：使用復雜模型去預測數據的分量特征，因為復雜模型參數量大，適合預測高頻復雜分量特征，但是低頻分量特征比較簡單，要是還用復雜模型的話，就容易過擬合，反而效果不好，所以對于低頻分量特征我們采用簡單模型（或者機器學習模型）去預測，然后進行預測分量的重構以實現高精度預測。環境：python3.9pytorch1.8及其以上1.Transformer：Transformer是...

前言本期我們推出創新性預測模型：CEEMDAN分解+InformerLSTM+XGBoost組合預測模型。通過CEEMDAN自適應信號分解將原始序列解耦為多頻分量，構建高頻低頻兩級預測通道：高頻分量由于其復雜性，采用參數豐富的InformerLSTM并行模型，這種結合了注意力機制和長短期記憶網絡的模型能更好地捕獲長程依賴和復雜動態變化；低頻分量則使用XGBoost，這是一種高效的梯度提升決策樹模型，能夠快速處理簡單且低頻的特征，避免過擬合。各模型...

前言本文基于Kaggle平臺—洪水數據集的回歸預測（文末附數據集），更新CNN、LSTM、LSTMAttention、TransformerBiLSTM、CNNBiLSTMAttention等模型的可視化分析！1.更新介紹（新增可視化代碼）1.1新增可視化對比（1）柱狀圖對比：（2）雷達圖可視化對比：（3）預測擬合對比：1.2模型簡介包括完整流程數據代碼處理：回歸預測數據集制作、數據加載、模型定義、參數設置、模型訓練、模型測試、預測可視化、模型評估2.數據預處理數據...

前言本期新增GAF+Vgg16、GAF+Resnet18、GAF+SwinTransformer，來作為與創新模型GAF+SwinCNNGAM的對比與學習。1創新模型相關解釋●數據集：CWRU西儲大學軸承數據集●環境框架：python3.9pytorch2.1及其以上版本均可運行●時頻圖像變換：提供5種時頻圖像變換方法●模型：創新模型和三種對比模型●準確率：測試集100%●使用對象：論文需求、畢業設計需求者●代碼保證：代碼注釋詳細、即拿即可跑通。提供馬爾可夫轉換場MTF、遞歸圖R...

前言本期我們推出創新性預測模型：CEEMDAN分解+InformerLSTM+XGBoost組合預測模型。通過CEEMDAN自適應信號分解將原始序列解耦為多頻分量，構建高頻低頻兩級預測通道：高頻分量由于其復雜性，采用參數豐富的InformerLSTM并行模型，這種結合了注意力機制和長短期記憶網絡的模型能更好地捕獲長程依賴和復雜動態變化；低頻分量則使用XGBoost，這是一種高效的梯度提升決策樹模型，能夠快速處理簡單且低頻的特征，避免過擬合。各模型...

前言本期推出一種基于FFT+VMD預處理，1DCNNInformer雙支路特征提取并行，多頭注意力融合的分類模型，在故障診斷任務上效果顯著！1模型簡介與創新點介紹1.1模型簡介●數據集：CWRU西儲大學軸承數據集●環境框架：python3.9pytorch1.8及其以上版本均可運行●準確率：測試集100%●使用對象：論文需求、畢業設計需求者●代碼保證：代碼注釋詳細、即拿即可跑通。注意：（1）我們還有配套的模型講解（方便學習網絡結構）和參數調節講...

前言本期更新推出一種基于連續小波變換（ContinuousWaveletTransform,CWT）與VGG模型的時間序列預測方法，將傳統時頻分析技術與深度學習相結合，有效解決了復雜時間序列的建模難題。通過將一維時序信號轉換為二維時頻圖像，充分利用卷積神經網絡（CNN）對圖像特征的強大提取能力，在保證時序局部特征的同時，顯著提升模型對非平穩信號的適應性。1.模型簡介模型核心思想（1）時頻轉換：利用CWT捕捉時序信號的時頻局部特性，生成...

本期推出一種基于快速傅里葉卷積的FFCResNet的網絡模型，通過把ResNet中常規卷積替換為快速傅里葉卷積，提升了卷積神經網絡（CNN）的性能，并應用在軸承故障診斷任務上，取得了不錯的效果！通過巧妙融合快速傅里葉變換（FFT）的卓越性能，快速傅里葉卷積（FFC）成為了執行卷積操作的高效利器，尤其是在渴求全局性上下文理解與跨尺度特征無縫融合的場景下展現出了非凡優勢。這種創新性的頻域處理手段，不僅顯著提升了特征提取的...

1.模型簡介與創新點介紹1.1模型簡介●數據集：CWRU西儲大學軸承數據集●環境框架：python3.9pytorch1.8及其以上版本均可運行●準確率：測試集100%●使用對象：論文需求、畢業設計需求者●代碼保證：代碼注釋詳細、即拿即可跑通。1.2創新點介紹創新一：獨家原創預處理結合快速傅里葉變換FFT和變分模態分解VMD來進行信號的時頻、域特征提取，能夠挖掘故障信號中的多尺度特征：（1）預處理——FFT：FFT是一種廣泛應用的頻域分析方...

1.模型簡介與創新點介紹1.1模型簡介將時頻圖像和一維時序信號相結合，并使用CBAM注意力機制優化的ResNet和GRU多模態特征融合模型，來進行故障信號分類，能夠有效地結合時頻圖像空間特征和一維信號時間序列特征，能夠充分利用多模態特征的優勢。1.2創新點介紹創新一：多模態融合本模型將時頻圖像和一維時序信號進行多模態融合，充分利用這兩類數據的互補性。時頻圖像通過馬爾可夫轉移場MTF，將信號的頻率和時間特征可視化。而一...

前言本期更新推出一種基于連續小波變換（ContinuousWaveletTransform,CWT）與VGG模型的時間序列預測方法，將傳統時頻分析技術與深度學習相結合，有效解決了復雜時間序列的建模難題。通過將一維時序信號轉換為二維時頻圖像，充分利用卷積神經網絡（CNN）對圖像特征的強大提取能力，在保證時序局部特征的同時，顯著提升模型對非平穩信號的適應性。1.模型簡介模型核心思想（1）時頻轉換：利用CWT捕捉時序信號的時頻局部特性，生成...

前言傳統時間序列預測模型（如ARIMA、單一LSTM）在面對多尺度特征（如長周期、短周期、噪聲混雜）和非線性動態（如突變、趨勢漂移）時表現受限，尤其對以下場景效果不佳：強噪聲干擾：工業傳感器信號中的高頻噪聲掩蓋真實模式多季節性與趨勢耦合：如電力負荷數據（日周期+周周期+節假日趨勢）長期依賴與短期波動并存：如股票價格序列針對以上問題，本期提出一種基于STL+VMD二次分解，InformerLSTM的并行預測模型，該創新模型通...

前言本文基于前期介紹的電力變壓器（文末附數據集），介紹一種綜合應用完備集合經驗模態分解CEEMDAN與基于麻雀優化算法的SSATCNBiLSTMAttention預測模型，以提高時間序列數據的預測性能。該方法的核心是使用CEEMDAN算法對時間序列進行分解，接著利用麻雀優化算法對TCNBiLSTMAttention模型進行優化，通過對分解后的數據進行建模，來實現精準預測。1.數據CEEMDAN分解與可視化1.1導入數據1.2CEEMDAN分解根據分解結果看，CEEMDAN一...

前言本文基于凱斯西儲大學（CWRU）軸承數據，使用特征提取和機器學習方法進行故障識，然后基于XGBoos模型介紹一種參數搜索策略，并通過SHAP模型可視化技術對結果進行分析。1.數據集和特征提取1.1數據集導入參考之前的文章，進行故障10分類的預處理，凱斯西儲大學軸承數據10分類數據集：數據的讀取形式以及預處理思路。1.2故障信號特征提取選擇峭度、熵值、分形值、波形指標、頻譜指標、頻域指標、統計特征、振動特征等13種指標...

前言本文基于凱斯西儲大學（CWRU）軸承數據，先經過數據預處理進行數據集的制作和加載，最后通過Pytorch實現KNN+GCN模型對故障數據的分類。1.相關網絡介紹1.1圖卷積神經網絡(GCN)論文地址：??https:arxiv.orgabs1609.02907??1.2圖注意力網絡(GAT)論文地址：??https:arxiv.orgabs1710.10903??1.3稀疏圖卷積網絡(SGCN)論文地址：???https:arxiv.orgabs2104.01528???1.4GIN圖同構網絡論文地址：???https:arxiv.or...

前言本期推出一種基于KNN+GCN和基于全局注意力機制優化的BiGRU并行分類模型，在故障診斷任務上效果顯著！1模型簡介與創新點介紹1.1模型簡介在應用圖卷積網絡(GraphConvolutionalNetworks,GCN)到信號模式識別領域中，最關鍵的是如何構建數據的圖結構；我們利用基于KNN的軸承故障信號預處理的方法，來構建故障信號序列的圖結構，并用GCN+BiGRUGlobalAttention網絡模型進行診斷識別，取得了一定精度的分類效果。1.2創新點介紹基于K...

前言在軸承故障信號中既包含軸承轉動聲音，又包含場景中的其他噪聲信息。如何聚焦軸承轉動的時域特征和頻域特征，降低場景噪聲的干擾，是我們需要解決的問題。本期為大家介紹幾種常用且高效的信號降噪算法：（1）離散小波變換（DWT）：通過將信號分解到不同的頻帶，有效地分離出噪聲和故障特征。（2）經驗模態分解（EMD）：自適應地將信號分解為一系列本征模態函數（IMF），每個IMF代表不同尺度的成分。（3）經驗小波變換（EWT...

前言本文基于某時間序列分類任務數據集，介紹一種融合快速傅里葉變換FFT，基于時頻特征融合的FFTCNNBiGRUAttention創新分類模型。1模型簡介與創新點介紹1.1模型簡介●數據集：時間序列分類任務數據集●環境框架：python3.9pytorch2.1及其以上版本均可運行●使用對象：入門學習，論文需求者●代碼保證：代碼注釋詳細、即拿即可跑通。●配套文件：詳細的環境配置安裝教程，模型、參數講解文檔1.2創新點介紹（1）快速傅里葉變換（F...