速发论文 | 基于 2D-SWinTransformer+1D-CNN-SENet并行故障诊断模型

发布于:2024-11-29 ⋅ 阅读:(37) ⋅ 点赞:(0)

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模型简介:

为满足高水平论文服务和毕业论文的需求,我们推出一种基于视觉顶会论文 SWinTransformer 的改进模型,并提供 CWRU西储大学轴承数据集和东南大学轴承数据集上的实验,以及相关对比实验、模型消融实验,通过实验证明,我们的模型具有超强的分类能力和泛化能力!创新度高、实验丰富、工作量大,足够支撑一篇高水平期刊论文和毕业论文!

● 数据集:CWRU西储大学轴承数据集, 东南大学轴承数据集

● 环境框架:python 3.9  pytorch 1.8 及其以上版本均可运行

● 准确率:测试集100%(CWRU)、测试集99%(东南大学)

● 提供实验:对比试验、消融实验、泛化实验

● 使用对象:论文需求、毕业设计需求者(该创新模型还未发表)

● 代码保证:代码注释详细、即拿即可跑通。

注意:我们还有配套的模型讲解(方便学习网络结构)和参数调节讲解!有毕业设计或者发小论文需求的同学必看,模块丰富,创新度高,性能优越!

基于 2D-SWinTransformer + 1D-CNN-SENet 的高创新模型

创新点:

创新度高,效果明显!!

1.预处理部分:结合快速傅里叶变换FFT和变分模态分解VMD来进行信号的时频、域特征提取,能够挖掘故障信号中的多尺度特征;

2.我们创造性的提出把一维故障信号不转为二维图片(转为图片复杂化了)进行基于顶会模型 SWinTransformer 的2D卷积学习,利用其窗口注意力机制提取故障信号的局部特征;

3. 多尺度特征同时通过基于通道注意力机制优化的 1DCNN 卷积池化网络, 使模型能够自动学习到不同通道的重要性, 加强对信号全局特征的学习;

4.最后两个分支提取的局部特征和全局空间特征,分别通过自适应平均池化后进行融合,使模型能够更好地融合不同层次的特征表示,提高模型性能和泛化能力。

前言

本文基于凯斯西储大学(CWRU)轴承数据和东南大学轴承数据,进行快速傅里叶变换(FFT)和变分模态分解VMD的数据预处理,最后通过Python实现基于2D-SWinTransformer + 1D-CNN-SENet并行的特征融合模型对故障数据的分类。

1 模型泛化实验--西储大学数据集

1.1 设置参数,训练模型

1.2 模型评估

准确率、精确率、召回率、F1 Score

故障十分类混淆矩阵:

其他可视化图:

(1)分类标签可视化

(2)原始数据 t-SNE特征可视化

(3)模型训练后的 t-SNE特征可视化:

(4)模型训练过程可视化:

2 模型泛化实验--东南大学轴承数据集

2.1 设置参数,训练模型

2.2 模型评估

准确率、精确率、召回率、F1 Score

故障五分类混淆矩阵:

其他可视化图:

(1)分类标签可视化

(2)原始数据 t-SNE特征可视化

(3)模型训练后的 t-SNE特征可视化:

3 模型对比实验--东南大学轴承数据集

与常规深度学习模型进行对比

对比实验结果如表所示,在东南大学轴承数据集上CNN类卷积网络要好于用于时序任务上的LSTM、TCN等模型;Transformer因其结构的优势和注意力机制表现出良好的性能;对比常见的深度学习模型,我们所推出的创新模型效果最好!

基于窗口注意力机制的 SwinTransformer结合通道注意力优化的1DCNN网络能够更好地融合不同层次的特征表示,使得模型更关注重要的特征,提高模型性能和泛化能力。

4 模型消融实验--东南大学轴承数据集

模型自身模块的消融实验

并不是所有的模型都"敢"做消融实验,我们提出的创新模型经受住了消融实验的检验,可以看出不同模块对于实验结果的提升,有着明显的作用!

总结:

我们创造性的提出一种 VMD-FFT预处理,

2D-SwinTransformer+ 1DCNN-SENet的并行诊断模型,在多个数据集上表现优越,有着良好的泛化性能!通过对比试验、消融实验等大量的对比验证工作,能够表明我们所提模型在轴承故障诊断任务上效果明显!创新度高!

5 代码、数据整理如下: