✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍DWVD 介绍DWVD 即离散韦格纳分布Discrete Wigner-Ville Distribution是轴承故障诊断领域里一种基于信号能量分布的先进时频分析手段。它通过计算信号自身的时频相干性可生成一张能量高度集中的时频分布图。针对轴承局部损伤像点蚀、裂纹等引发的瞬态冲击响应DWVD 展现出卓越的性能该方法不仅能凭借极高的时频分辨率精准确定每个故障冲击的发生时刻与持续时间还能清晰呈现冲击能量集中的共振频带及其调制边带结构在时频面上形成连续且尖锐的时频脊线。这种出色的时频凝聚特性让 DWVD 对微弱故障极为敏感能有效凸显被强噪声掩盖的早期故障特征。此外得益于其无窗设计的固有属性DWVD 规避了短时傅里叶变换中时间分辨率与频率分辨率的权衡难题从而提供了更真实、细致的信号能量演化视图。这些特性使 DWVD 非常契合复杂工况下轴承故障的精密诊断需求不仅能有效识别外圈、内圈、滚动体等部件的特征故障频率还能进一步揭示调制现象中的频率成分以及冲击信号的传播特性为故障类型判定、损伤程度评估以及故障演化趋势预测提供丰富、可靠的时频特征依据。本期展示的是运用 DWVD 变换对凯斯西储大学轴承故障数据CWRU进行分析诊断的情况如图所示。模型发布重磅发布先到先得提出一种创新模型 DVRN即 DWVD-ResNet融合时频变换与神经网络学习当下发文热点。该模型基于离散韦格纳分布Discrete Wigner-Ville DistributionDWVD与残差网络ResNet开展故障诊断研究。⛳️ 运行结果 部分代码num_class length(unique(res(:, end))); % 类别数Excel最后一列放类别num_dim size(res, 2) - 1; % 特征维度num_res size(res, 1); % 样本数每一行是一个样本num_size 0.7; % 训练集占数据集的比例res res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集不打乱数据时注释该行flag_conusion 1; % 标志位为1打开混淆矩阵要求2018版本及以上%% 设置变量存储数据P_train []; P_test [];T_train []; T_test [];%% 划分数据集for i 1 : num_classmid_res res((res(:, end) i), :); % 循环取出不同类别的样本mid_size size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数mid_tiran round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数P_train [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入T_train [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出P_test [P_test; mid_res(mid_tiran 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入T_test [T_test; mid_res(mid_tiran 1: end, end)]; % 测试集输出end%% 数据转置P_train P_train; P_test P_test;T_train T_train; T_test T_test;%% 得到训练集和测试样本个数M size(P_train, 2);N size(P_test , 2);%% 数据归一化[P_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);P_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);t_train categorical(T_train);t_test categorical(T_test );%% 数据平铺% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式% 也可以平铺成2维数据以及3维数据需要修改对应模型结构% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致p_train double(reshape(P_train, num_dim, 1, 1, M));p_test double(reshape(P_test , num_dim, 1, 1, N));%% 构造网络结构layers [imageInputLayer([num_dim, 1, 1]) % 输入层convolution2dLayer([2, 1], 16, Padding, same) % 卷积核大小为 2*1 生成16个卷积batchNormalizationLayer % 批归一化层reluLayer % relu 激活层 部分代码 参考文献 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域MATLAB仿真助力毕业科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP