"基于WConv-BiLSTM的轴承故障诊断技术优化与挑战"

现代电气设备趋向于复杂化与系统化，其中滚动轴承作为旋转电气设备的核心部件具有易损坏的缺点。轴承故障的发生会给电机设备带来巨大的损失，因此轴承的故障诊断对电气设备的安全运行至关重要。然而，在实际工业应用中，电机设备通常在变工况的状态下运行，现场传感器采集的数据往往带有噪声干扰，是非平稳数据。在噪声干扰的情况下，高效稳定地进行轴承故障诊断成为当前研究的重点问题。 针对含噪声干扰的轴承故障诊断问题，目前主要集中在信号特征提取与机器学习相结合的方法研究。研究人员通过小波变换、经验模态分解、变分模态分解等信号特征提取方法反映轴承状态，然后通过神经网络、支持向量机等机器学习方法实现故障识别。这些方法在处理小样本低噪声干扰问题上表现出良好性能，但在处理大量样本且干扰复杂的问题时存在一些问题：将故障诊断方法分为去噪、特征提取、特征降维和特征分类四个独立的部分，破坏了各部分之间的耦合关系，导致部分故障信息的损失。因此，采用传统机器学习算法难以处理大规模数据的问题。 为了解决这一问题，本文提出了一种基于一维WConv-BiLSTM的轴承故障诊断算法。该算法结合了卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络的优势，在数据量较大且干扰复杂的情况下能够更好地进行轴承故障诊断。通过一维卷积神经网络进行特征提取和特征学习，再通过双向长短时记忆神经网络进行序列建模和故障识别，实现了将去噪、特征提取、特征降维和特征分类等步骤统一起来，保证故障信息不会丢失，提高了故障诊断的准确性和鲁棒性。 通过对实际工业数据集的实验验证，基于一维WConv-BiLSTM的轴承故障诊断算法表现出了优秀的性能。与传统的机器学习算法相比，该算法能够更好地处理大规模数据和复杂干扰下的轴承故障诊断问题，为电气设备的安全运行提供了更可靠的保障。 综上所述，基于一维WConv-BiLSTM的轴承故障诊断算法是一种有效的解决方案，能够在现代电气设备中发挥重要作用，值得进一步深入研究和应用。