基于胶囊网络的故障诊断方法.zip

简介：
本研究提出了一种基于胶囊网络的创新故障诊断方法，通过改进的数据处理技术及模型优化策略，在复杂系统中实现高效准确的故障识别与定位。 用于故障诊断的胶囊网络在训练过程中可以达到99%以上的准确率，在测试阶段也能保持超过98%的表现水平。原始振动信号经过滑动窗口采样并归一化后，形成32x32大小的图像数据，并通过数据增强处理后再输入到胶囊网络中进行学习。 该模型为纯破胶囊网络架构的具体实现代码展示，由于其参数量约为855万左右，在使用970M GPU设备时训练时间较长。然而，尽管如此，它的准确率仍然非常高。传统的组合模型也可以达到极高的准确性水平，不过通常需要重新设计卷积核的大小，并采用一维卷积技术来优化性能。 现阶段所有这些改进方案都需要通过调试和测试来实现具体效果验证；目前尚未完成这一步骤的工作内容。当前胶囊网络在故障诊断领域的应用往往结合了Inception或BiLSTM等模型来进行进一步提升。