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Python轴承故障诊断 (21)基于VMD-CNN-BiTCN的创新诊断模型

news 来源：原创 2025/5/17 22:57:10

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注意：本模型继续加入 轴承故障诊断—创新模型全家桶 中，之前购买的同学请及时更新下载!

模型简介：

环境：python 3.9 pytorch 1.8 以上

分类精度：训练集、验证集、测试集均为98%

全网最低价，创新网络分类效果显著，模型能够充分提取轴承故障信号的空间和时序特征和频域特征，收敛速度快，性能优越, 精度高。创新度也有！！！高性价比、高质量代码，大家可以了解一下：（所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新！后续会逐渐提高价格，越早购买性价比越高！！！）

基于VMD-CNN-BiTCN的轴承故障诊断创新模型：

1.创新点：

利用VMD将原始信号分解为多个模态分量，来提取信号的频域特征和时域特征；CNN 可以用于提取信号的局部空间特征并通过CNN卷积池化层降低信号序列长度，增加数据维度；BiTCN 是一种双向时序卷积网络，可以有效地捕获信号的时序信息。双向结构有助于模型捕获信号的动态特征；

2. 原理流程：

首先，使用 VMD 对原始轴承信号进行分解，得到多个模态分量；每个模态分量作为输入，经过 CNN 进行特征提取和抽象；CNN 提取的特征再经过 BiTCN 进行时序建模和特征融合；最终，利用融合后的特征进行轴承故障的诊断和分类；通过结合两种模型，创新模型可以在轴承故障诊断任务中取得更好的性能和效果，提高故障诊断的准确率和效率。