和双向门控循环单元(BiGRU)的故障诊断研究附matlab代码)
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🔥 内容介绍
0、WMSST简介：小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform，简称WMSST）是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技术。该方法以连续小波变换（CWT）为基石，通过实施多尺度的同步压缩操作，对小波系数在时频域内进行能量重新分配与集中，成功克服了传统小波变换在时频分辨率上的不足。在处理轴承故障产生的非平稳振动信号时，WMSST展现出了非凡的性能：它能够精准捕捉由局部损伤（如点蚀、裂纹等）引发的瞬态冲击成分，并以极高的时频分辨率精确描绘出冲击的时间点、持续时间以及对应的共振频率，形成能量高度集中的时频脊线。即便在强噪声干扰或转速变化等复杂工况下，WMSST仍能有效凸显微弱故障特征，抑制噪声干扰与能量扩散，显著提升故障成分的辨识度。此外，WMSST还具备出色的模态分解与重构能力，能够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、高保真的时频数据输入。因此，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精细故障模式诊断，已成为现代故障预测与健康管理（PHM）系统中的重要工具。本期内容将展示如何使用WMSST变换对凯斯西储大学（CWRU）的轴承故障数据进行分析诊断，具体如图所示。
1、重磅发布，抢先体验：我们提出了一种创新模型——WTCBI，即WMSST-CNN-BiGRU（时频变换与神经网络学习相结合，紧跟发文热点）。该模型融合了小波多尺度同步压缩变换（WMSST）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU），旨在实现更高效的故障诊断。
2、版本要求及示范数据：本代码适用于matlab2023a及以上版本，实际演示使用的是matlab2023a。示范数据则采用了凯斯西储大学（CWRU）提供的10种轴承故障数据。
⛳️ 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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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
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
