基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断系统:Matlab代码实现与东南大学数据集的应用

上传者: UrlOXKoseg | 上传时间: 2025-12-15 21:12:41 | 文件大小: 731KB | 文件类型: ZIP
基于GADF(Gramian Angular Difference Field)、CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的齿轮箱故障诊断方法。首先,通过GADF将原始振动信号转化为时频图,然后利用CNN-LSTM模型完成多级分类任务,最后通过T-SNE实现样本分布的可视化。文中提供了具体的Matlab代码实现,包括数据预处理、GADF时频转换、CNN-LSTM网络构建以及特征空间分布的可视化。实验结果显示,在东南大学齿轮箱数据集上,该方法达到了96.7%的准确率,显著优于单一的CNN或LSTM模型。 适合人群:从事机械故障诊断的研究人员和技术人员,尤其是对深度学习应用于故障诊断感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要对齿轮箱进行高效故障诊断的应用场合,如工业设备维护、智能制造等领域。目标是提高故障检测的准确性,减少误判率,提升设备运行的安全性和可靠性。 其他说明:该方法虽然效果显著,但在实际应用中需要注意计算资源的需求,特别是在工业现场部署时,建议预先生成时频图库以降低实时计算压力。

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