和残差网络(ResNet)的故障诊断研究附matlab代码)
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🔥 内容介绍
0、WMSST介绍：小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform, WMSST）作为近年来在轴承故障诊断领域崭露头角的一种高精度时频分析方法，凭借其独特优势备受关注。该方法以连续小波变换（CWT）为基石，通过多尺度的同步压缩操作，对小波系数在时频域内实施能量重排与凝聚。这一创新举措有效克服了传统小波变换在时频分辨率方面存在的固有缺陷，为精准分析轴承故障信号提供了有力支持。在应对轴承故障引发的非平稳振动信号时，WMSST展现出卓越的性能表现。它能够敏锐且清晰地提取出由局部损伤（如点蚀、裂纹等）激发的瞬态冲击成分，并以极高的时频分辨率精准刻画这些冲击的时间位置、持续区间以及对应的共振频率，最终形成能量高度集中的时频脊线。即便处于强噪声干扰或变转速工况等复杂恶劣的环境下，该方法依然能够凭借其强大的性能，有效增强微弱故障特征，抑制噪声与能量扩散，显著提升故障成分的可辨识度，让隐藏在复杂信号中的故障特征无所遁形。此外，WMSST还具备优秀的模态分解与重构能力，可精准分离出包含故障信息的敏感频带，为后续的特征提取与智能诊断提供高质量、高保真的时频输入。正因如此，WMSST特别适用于复杂运行环境下轴承的早期微弱故障检测与故障模式精密诊断，已然成为现代故障预测与健康管理（PHM）系统中的一项得力工具。本期内容展示的是运用WMSST变换对凯斯西储大学轴承故障数据CWRU进行分析诊断的具体过程，相关结果如图所示。
1、重磅发布，先用先发：本研究提出一种创新模型WTRNT，即WMSST-ResNet（时频变换+神经网络学习，当下发文热点）。该模型基于小波多尺度同步压缩变换(Wavelet Multisynchrosqueezed Transform, WMSST)与残差网络(ResNet)展开故障诊断研究，旨在融合两者的优势，提升故障诊断的准确性与效率。
2、版本及示范数据：为确保研究的顺利开展与结果的可靠性，本研究采用matlab2023a及以上版本进行代码编写与运行，实际使用的版本为23a。示范数据选取了凯斯西储大学提供的CWRU10种轴承故障数据，这些数据涵盖了多种典型的轴承故障类型，为模型的训练与验证提供了丰富且具有代表性的样本。
⛳️ 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
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