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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）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方法。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，巧妙地将小波系数在时频域内进行能量重排与凝聚。这一创新性的处理方式，有效克服了传统小波变换在时频分辨率上的不足，为轴承故障诊断提供了更为精准的分析手段。在分析轴承故障引发的非平稳振动信号时，WMSST展现出了卓越的性能。它能够清晰捕捉到由局部损伤（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、持续区间及其对应的共振频率，形成能量高度集中的时频脊线。即便在强噪声干扰或变转速工况等复杂环境下，WMSST仍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。此外，WMSST还具备优秀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故障模式精密诊断，已成为现代故障预测与健康管理（PHM）系统中的一项有力工具。本期中，我们将展示使用WMSST变换对凯斯西储大学轴承故障数据CWRU进行分析诊断的实例，具体如图所示。
1、版本及示范数据：
本分析采用matlab2024a及以上版本进行，实际代码运行环境为matlab24a。示范数据则选用凯斯西储大学（CWRU）提供的10种轴承故障数据，这些数据涵盖了多种故障类型和工况，为分析提供了丰富的样本。
2、重磅发布，先用先发：
我们提出了一种创新的轴承故障诊断方法——改进多尺度卷积神经网络模型WTMCNN，即WMSST-MCNN（时频变换+改进多尺度卷积网络），这一方法结合了时频变换的精准特征提取能力和多尺度卷积神经网络的强大特征学习能力，是当前发文热点。具体而言，该方法将“小波多尺度同步压缩变换(Wavelet Multisynchrosqueezed Transform, WMSST)”与“多尺度卷积神经网络（MCNN）”相结合，形成了一种全新的轴承故障诊断框架。多尺度卷积神经网络MCNN作为CNN的变体，拥有比传统CNN更加强大的特征提取能力，能够更好地适应复杂多变的故障信号。
3、当前网络模型：
当前我们采用的网络模型为WTMCNN，即WMSST-MCNN，这是一种时频变换与改进多尺度深卷积神经网络相结合的创新模型。该模型在知网等学术平台上尚属新颖，暂无人使用，具有先用先发的优势。
4、模型简介：
WTMCNN模型首先采用时频方法将数据序列转换为二维图，这一转换过程增强了故障特征的可视性，为后续的网络训练提供了更为丰富的信息。在网络训练过程中，我们选用“交叉熵”损失函数作为训练的依据，该函数能够有效地衡量预测结果与真实标签之间的差异，指导网络不断优化。同时，我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并在网络训练过程中采用验证集不断降低损失，以确保模型的泛化能力不受影响。此外，我们还采用T-SNE方法对网络识别前后的效果进行可视化展示，直观地呈现了模型在故障诊断方面的优越性能。
⛳️ 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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