轴承故障诊断 (12)基于交叉注意力特征融合的VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention故障识别模型_vmd cnn bilstm

目录

往期精彩内容：

前言

模型整体结构

1 变分模态分解VMD的Python示例

第一步，Python 中 VMD包的下载安装：

第二步，导入相关包进行分解

2 轴承故障数据的预处理

2.1 导入数据

2.2 故障VMD分解可视化

第一步， 模态选取

第二步，故障VMD分解可视化

2.3 故障数据的VMD分解预处理

3 交叉注意力机制

​编辑

3.1 Cross attention概念

3.2 Cross-attention算法 

3 基于VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention的轴承故障诊断分类

3.1 定义VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention分类网络模型

3.2 设置参数，训练模型

3.3 模型评估

故障十分类混淆矩阵：

代码、数据如下：

---

创新点：利用交叉注意力机制融合模型！

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前言

本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，进行变分模态分解VMD的介绍与数据预处理，最后通过Python实现基于交叉注意力CNN-BiLSTM-CrossAttention的时空特征融合模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文：

Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理_cwru数据集时域图-CSDN博客

模型整体结构

模型整体结构如下所示：

1.  VMD 分解：

• 输入：轴承振动信号

• 操作：通过VMD技术将原始信号分解成多个本征模态函数（IMF）

• 输出：每个IMF表示不同频率范围内的振动成分

1.  CNN 空间特征提取：

• 输入：VMD分解得到的IMFs

• 操作：对每个IMF进行卷积和池化操作，提取空间特征

• 输出：卷积池化后的特征表示，用于捕获不同频率下的振动空间特征

1.  BiLSTM 时序特征提取：

• 输入：VMD分解得到的IMFs

• 操作：双向LSTM网络学习序列信息，关注重要的时序特征

• 输出：经BiLSTM处理后的时序特征表示，具有更好的故障信号时序建模能力

1.  交叉注意力机制特征融合：

• 输入：CNN提取的空间特征，BiLSTM提取的时序特征

• 交叉注意力机制：使用交叉注意力机制融合时域和频域的特征。可以通过计算注意力权重，使得模型更关注重要的特征，提高模型性能和泛化能力

1 变分模态分解VMD的Python示例

第一步，Python 中 VMD包的下载安装：

# 下载
pip install vmdpy
 
# 导入
from vmdpy import VMD

第二步，导入相关包进行分解

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from vmdpy import VMD
 
# -----测试信号及其参数--start-------------
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)
 
T = len(signal)
fs = 1/T
t = np.arange(1,T+1)/T
 
# alpha 惩罚系数；带宽限制经验取值为抽样点长度1.5-2.0倍.
# 惩罚系数越小，各IMF分量的带宽越大，过大的带宽会使得某些分量包含其他分量言号;
alpha = 2000
 
#噪声容限，一般取 0, 即允许重构后的信号与原始信号有差别。
tau = 0
#模态数量  分解模态（IMF）个数
K = 5
 
#DC 合成信号若无常量，取值为 0；若含常量，则其取值为 1
# DC 若为0则让第一个IMF为直流分量/趋势向量
DC = 0
 
#初始化ω值，当初始化为 1 时，均匀分布产生的随机数
# init 指每个IMF的中心频率进行初始化。当初始化为1时，进行均匀初始化。
init = 1
 
#控制误差大小常量，决定精度与迭代次数
tol = 1e-7
# -----测试信号及其参数--end----------
 
# Apply VMD
# 输出U是各个IMF分量，u_hat是各IMF的频谱，omega为各IMF的中心频率
u, u_hat, omega= VMD(signal, alpha, tau, K, DC, init, tol)
 
#得到中心频率的数值
print(omega[-1])
 
# Plot the original signal and decomposed modes
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.subplot(K+1, 1, 1)
plt.plot(t, signal, 'r')
plt.title("原始信号")
 
for num in range(K):
    plt.subplot(K+1, 1, num+2)
    plt.plot(t, u[num,:])
    plt.title("IMF "+str(num+1))
 
plt.show()

2 轴承故障数据的预处理

2.1 导入数据

参考之前的文章，进行故障10分类的预处理，凯斯西储大学轴承数据10分类数据集：

train_set、val_set、test_set 均为按照7：2：1划分训练集、验证集、测试集，最后保存数据

上图是数据的读取形式以及预处理思路

2.2 故障VMD分解可视化

第一步， 模态选取

根据不同K值条件下， 观察中心频率，选定K值；从K=4开始出现中心频率相近的模态，出现过分解，故模态数 K 选为4。

第二步，故障VMD分解可视化

2.3 故障数据的VMD分解预处理

3 交叉注意力机制

3.1 Cross attention概念

• Transformer架构中混合两种不同嵌入序列的注意机制

• 两个序列必须具有相同的维度

• 两个序列可以是不同的模式形态（如：文本、声音、图像）

• 一个序列作为输入的Q，定义了输出的序列长度，另一个序列提供输入的K&V

3.2 Cross-attention算法 

• 拥有两个序列S1、S2

• 计算S1的K、V

• 计算S2的Q

• 根据K和Q计算注意力矩阵

• 将V应用于注意力矩阵

• 输出的序列长度与S2一致

在融合过程中，我们将经过CNN卷积池化操作的空间特征作为查询序列，BiLSTM输出的时序特征作为键值对序列。通过计算查询序列与键值对序列之间的注意力权重，我们可以对不同特征之间的关联程度进行建模。

3 基于VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention的轴承故障诊断分类

下面基于VMD分解后的轴承故障数据，先把分解的分量通过CNN进行卷积池化操作提取信号的空间特征，然后同时把分量送入BiLSTM层提取时序特征，使用交叉注意力机制融合时域和频域的特征, 对特征进行增强，实现CNN-BiLSTM-CrossAttention信号的分类方法。

3.1 定义VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention分类网络模型

3.2 设置参数，训练模型

50个epoch，准确率将近98%，用VMD+CNN-BiLSTM-CrossAttention网络分类效果显著，模型能够充分提取轴承故障信号的空间和时序特征，收敛速度快，性能优越，精度高，交叉注意力机制能够对不同特征之间的关联程度进行建模，从故障信号频域、时域特征中属于提取出对模型识别重要的特征，效果明显，继续调参可以进一步提高分类准确率。

注意调整参数：

• 可以适当增加CNN层数和隐藏层的维度，微调学习率；

• 调整BiLSTM层数和维度数，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）

• 可以改变一维信号堆叠的形状（设置合适的长度和维度）

3.3 模型评估

准确率、精确率、召回率、F1 Score

故障十分类混淆矩阵：

代码、数据如下：

对数据集和代码感兴趣的，可以关注最后一行

# 加载数据
import torch
from joblib import dump, load
import torch.utils.data as Data
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
# 参数与配置
torch.manual_seed(100)  # 设置随机种子，以使实验结果具有可重复性
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
#代码和数据集：https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmp9x