前言本期更新推出一種基于連續(xù)小波變換（ContinuousWaveletTransform,CWT）與VGG模型的時間序列預(yù)測方法，將傳統(tǒng)時頻分析技術(shù)與深度學習相結(jié)合，有效解決了復(fù)雜時間序列的建模難題。通過將一維時序信號轉(zhuǎn)換為二維時頻圖像，充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(wěn)信號的適應(yīng)性。1.模型簡介模型核心思想（1）時頻轉(zhuǎn)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(wǎng)絡(luò)模型，通過把ResNet中常規(guī)卷積替換為快速傅里葉卷積，提升了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的性能，并應(yīng)用在軸承故障診斷任務(wù)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(zhí)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(xiàn)出了非凡優(yōu)勢。這種創(chuàng)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(chuàng)新點介紹1.1模型簡介●數(shù)據(jù)集：CWRU西儲大學軸承數(shù)據(jù)集●環(huán)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(yè)設(shè)計需求者●代碼保證：代碼注釋詳細、即拿即可跑通。1.2創(chuàng)新點介紹創(chuàng)新一：獨家原創(chuàng)預(yù)處理結(jié)合快速傅里葉變換FFT和變分模態(tài)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(yù)處理——FFT：FFT是一種廣泛應(yīng)用的頻域分析方...

1.模型簡介與創(chuàng)新點介紹1.1模型簡介將時頻圖像和一維時序信號相結(jié)合，并使用CBAM注意力機制優(yōu)化的ResNet和GRU多模態(tài)特征融合模型，來進行故障信號分類，能夠有效地結(jié)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(tài)特征的優(yōu)勢。1.2創(chuàng)新點介紹創(chuàng)新一：多模態(tài)融合本模型將時頻圖像和一維時序信號進行多模態(tài)融合，充分利用這兩類數(shù)據(jù)的互補性。時頻圖像通過馬爾可夫轉(zhuǎn)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(xù)小波變換（ContinuousWaveletTransform,CWT）與VGG模型的時間序列預(yù)測方法，將傳統(tǒng)時頻分析技術(shù)與深度學習相結(jié)合，有效解決了復(fù)雜時間序列的建模難題。通過將一維時序信號轉(zhuǎn)換為二維時頻圖像，充分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(wěn)信號的適應(yīng)性。1.模型簡介模型核心思想（1）時頻轉(zhuǎn)換：利用CWT捕捉時序信號的時頻局部特性，生成...

前言傳統(tǒng)時間序列預(yù)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(tài)（如突變、趨勢漂移）時表現(xiàn)受限，尤其對以下場景效果不佳：強噪聲干擾：工業(yè)傳感器信號中的高頻噪聲掩蓋真實模式多季節(jié)性與趨勢耦合：如電力負荷數(shù)據(jù)（日周期+周周期+節(jié)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(yù)測模型，該創(chuàng)新模型通...

前言本文基于前期介紹的電力變壓器（文末附數(shù)據(jù)集），介紹一種綜合應(yīng)用完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解CEEMDAN與基于麻雀優(yōu)化算法的SSATCNBiLSTMAttention預(yù)測模型，以提高時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)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(yōu)化算法對TCNBiLSTMAttention模型進行優(yōu)化，通過對分解后的數(shù)據(jù)進行建模，來實現(xiàn)精準預(yù)測。1.數(shù)據(jù)CEEMDAN分解與可視化1.1導入數(shù)據(jù)1.2CEEMDAN分解根據(jù)分解結(jié)果看，CEEMDAN一...

前言本文基于凱斯西儲大學（CWRU）軸承數(shù)據(jù)，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(shù)搜索策略，并通過SHAP模型可視化技術(shù)對結(jié)果進行分析。1.數(shù)據(jù)集和特征提取1.1數(shù)據(jù)集導入?yún)⒖贾暗奈恼?，進行故障10分類的預(yù)處理，凱斯西儲大學軸承數(shù)據(jù)10分類數(shù)據(jù)集：數(shù)據(jù)的讀取形式以及預(yù)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(tǒng)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(shù)據(jù)，先經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理進行數(shù)據(jù)集的制作和加載，最后通過Pytorch實現(xiàn)KNN+GCN模型對故障數(shù)據(jù)的分類。1.相關(guān)網(wǎng)絡(luò)介紹1.1圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)論文地址：??https:arxiv.orgabs1609.02907??1.2圖注意力網(wǎng)絡(luò)(GAT)論文地址：??https:arxiv.orgabs1710.10903??1.3稀疏圖卷積網(wǎng)絡(luò)(SGCN)論文地址：???https:arxiv.orgabs2104.01528???1.4GIN圖同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)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(yōu)化的BiGRU并行分類模型，在故障診斷任務(wù)上效果顯著！1模型簡介與創(chuàng)新點介紹1.1模型簡介在應(yīng)用圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GraphConvolutionalNetworks,GCN)到信號模式識別領(lǐng)域中，最關(guān)鍵的是如何構(gòu)建數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)；我們利用基于KNN的軸承故障信號預(yù)處理的方法，來構(gòu)建故障信號序列的圖結(jié)構(gòu)，并用GCN+BiGRUGlobalAttention網(wǎng)絡(luò)模型進行診斷識別，取得了一定精度的分類效果。1.2創(chuàng)新點介紹基于K...

前言在軸承故障信號中既包含軸承轉(zhuǎn)動聲音，又包含場景中的其他噪聲信息。如何聚焦軸承轉(zhuǎn)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(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）：自適應(yīng)地將信號分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)（IMF），每個IMF代表不同尺度的成分。（3）經(jīng)驗小波變換（EWT...

前言本文基于某時間序列分類任務(wù)數(shù)據(jù)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(chuàng)新分類模型。1模型簡介與創(chuàng)新點介紹1.1模型簡介●數(shù)據(jù)集：時間序列分類任務(wù)數(shù)據(jù)集●環(huán)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?！衽涮孜募涸敿毜沫h(huán)境配置安裝教程，模型、參數(shù)講解文檔1.2創(chuàng)新點介紹（1）快速傅里葉變換（F...

前言實驗采用美國馬里蘭大學先進壽命周期工程研究中心(CALCE)的鋰電池充放電循環(huán)壽命實驗數(shù)據(jù)。馬里蘭大學實驗組將實驗數(shù)據(jù)按時間分類存放在一系列excel文件中，CS2電池設(shè)置的工作溫度為恒定溫度(20～25℃)。CS2電池實驗過程可分為充電階段和放電階段。此次研究從中采取1.1A的CS2型號電池的4組數(shù)據(jù)，分別為：CS35、CS36、CS37和CS38，電池數(shù)據(jù)文件中電池參數(shù)較多，如時間節(jié)點、測試時間、循環(huán)次數(shù)、電流、電壓、充電容量、放電...

前言本文基于前期介紹的電力變壓器，介紹一種綜合應(yīng)用完備集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解CEEMDAN與基于麻雀優(yōu)化算法的SSATCNBiLSTMAttention預(yù)測模型，以提高時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)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(yōu)化算法對TCNBiLSTMAttention模型進行優(yōu)化，通過對分解后的數(shù)據(jù)進行建模，來實現(xiàn)精準預(yù)測。1數(shù)據(jù)CEEMDAN分解與可視化1.1導入數(shù)據(jù)1.2CEEMDAN分解根據(jù)分解結(jié)果看，CEEMDAN一共分解出11個分量，...

前言本期推出結(jié)合CVPR2022視覺頂會論文RepLKNet的多模態(tài)故障診斷創(chuàng)新模型，適合各種故障診斷領(lǐng)域、電能質(zhì)量擾動信號、各種聲信號、腦電信號等分類任務(wù)!創(chuàng)新模型還未發(fā)表?。?！有小論文、畢業(yè)論文需求的不容錯過！提供馬爾可夫轉(zhuǎn)換場MTF、遞歸圖RP、格拉姆矩陣GAF、連續(xù)小波變換CWT、短時傅里葉變換STFT五種時頻圖像變換方法，可靈活替換多模態(tài)特征中的時頻圖像類型！1創(chuàng)新模型相關(guān)解釋●數(shù)據(jù)集：CWRU西儲大學軸承數(shù)據(jù)集●環(huán)境框...

1模型創(chuàng)新點介紹1.1時序特征捕捉與建模使用Informer的編碼器層來捕捉長故障信號時序依賴特征長時間序列處理：傳統(tǒng)的RNN和LSTM等方法在處理長時間序列時存在計算效率低、梯度消失等問題。Informer通過改進Transformer架構(gòu)，使用ProbSparseSelfAttention機制，有效地提高了計算效率，特別是對于長時間序列數(shù)據(jù)。全局特征提?。和ㄟ^多頭注意力機制，Informer能夠捕捉序列數(shù)據(jù)中的全局特征和長時間依賴關(guān)系，確保對故障信號的時序特...

前言本文基于前期介紹的電力變壓器，介紹一種基于LSTM預(yù)測模型的SHAP可視化分析教程。數(shù)據(jù)集是使用.csv形式進行存儲的，包括了除時間列外“HUFL”,“HULL”,“MUFL”,“MULL”,“LUFL”,“LULL”和“OT”7個特征。1多特征變量數(shù)據(jù)集制作與預(yù)處理1.1導入數(shù)據(jù)集取油溫數(shù)據(jù)OT為目標預(yù)測值！1.2數(shù)據(jù)集制作按照8：2劃分訓練集，測試集，滑動窗口設(shè)置為122基于Pytorch的LSTM預(yù)測模型2.1定義LSTM預(yù)測模型2.2設(shè)置參數(shù)，訓練模型注意調(diào)整...

?前言在時間序列預(yù)測任務(wù)中，像EMD（經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解）、CEEMDAN（完全集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解）、VMD（變分模態(tài)分解）等分解算法的使用有可能引入信息泄露，具體情況取決于這些方法的應(yīng)用方式。信息泄露的主要風險在于：將未來的信息泄露給了模型，使得模型在實際應(yīng)用中表現(xiàn)得比應(yīng)有的好。為了防止信息泄露，我們在分解之前，首先對數(shù)據(jù)集進行劃分。然后使用滑動窗口的方法來制作數(shù)據(jù)集標簽，最后逐步滾動分解時間序列窗口！1創(chuàng)新模型...

?前言本文基于凱斯西儲大學（CWRU）軸承數(shù)據(jù)和東南大學軸承數(shù)據(jù)，進行快速傅里葉變換（FFT）和變分模態(tài)分解VMD的數(shù)據(jù)預(yù)處理，最后通過Python實現(xiàn)基于2DSWinTransformer+1DCNNSENet并行的特征融合模型對故障數(shù)據(jù)的分類。1模型泛化實驗西儲大學數(shù)據(jù)集1.1設(shè)置參數(shù)，訓練模型1.2模型評估準確率、精確率、召回率、F1Score故障十分類混淆矩陣：其他可視化圖：（1）分類標簽可視化（2）原始數(shù)據(jù)tSNE特征可視化（3）模型訓練后的tSNE特...

前言本文基于凱斯西儲大學（CWRU）軸承數(shù)據(jù)，先經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理進行數(shù)據(jù)集的制作和加載，最后通過Pytorch實現(xiàn)KNN+GCN模型對故障數(shù)據(jù)的分類。1.相關(guān)網(wǎng)絡(luò)介紹1.1圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)論文地址：??https:arxiv.orgabs1609.02907??1.2圖注意力網(wǎng)絡(luò)(GAT)論文地址：??https:arxiv.orgabs1710.10903??1.3稀疏圖卷積網(wǎng)絡(luò)(SGCN)論文地址：???https:arxiv.orgabs2104.01528???1.4GIN圖同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)論文地址：???https:arxiv.or...