基于RSNGO优化VMD和CNN-BiLSTM-SAT的圆柱滚子轴承多故障诊断方法

《Machines》：A Multi-Fault Diagnosis Method for Cylindrical Roller Bearings Based on RSNGO-Optimized VMD and CNN-BiLSTM-SAT

　　

针对圆柱滚子轴承在多故障状态下存在的特征耦合严重、故障信息提取困难以及识别精度不足的问题，研究人员提出了一种基于折射反向学习与正弦余弦算法改进的北方苍鹰优化算法（RSNGO）的多故障模式识别方法。RSNGO用于优化变分模态分解（VMD）以及卷积神经网络–双向长短期记忆–自注意力（CNN–BiLSTM–SAT）网络。首先，RSNGO自适应优化VMD的分解模态数和惩罚因子，并选取最优本征模态函数（IMF）分量，从中提取时域统计特征以构建样本集。然后，构建CNN–BiLSTM–SAT诊断网络，并采用RSNGO联合优化其关键超参数，包括卷积核大小、卷积核数量、BiLSTM隐层单元数和初始学习率。在该网络中，CNN提取局部特征，BiLSTM建模时序依赖关系，自注意力机制增强关键故障特征的表示。最后，将构建的特征样本输入优化后的网络，实现圆柱滚子轴承的多故障模式识别。实验结果表明，所提方法有效提升了多故障特征的可分性和识别精度，在复杂工况下表现出强鲁棒性和泛化能力，为智能轴承故障诊断提供了有效解决方案。

**论文解读：基于RSNGO优化VMD与CNN-BiLSTM-SAT的圆柱滚子轴承多故障诊断方法**

**研究背景与问题**
圆柱滚子轴承在复杂工况下产生的故障信号具有非平稳、强噪声干扰和故障耦合等特点，导致传统深度学习方法的泛化能力有限，且对标注数据依赖性强。变分模态分解（VMD）能有效分解非平稳信号，但其性能高度依赖分解模态数K和惩罚因子α等参数的人工设定，易出现欠分解或过分解。同时，卷积神经网络（CNN）虽擅长局部特征提取，但难以建模长时序依赖，而双向长短期记忆网络（BiLSTM）虽能捕捉双向时序信息，但需结合注意力机制以增强关键故障特征的表征能力。为此，研究人员提出一种融合优化算法与混合网络的诊断方法，旨在提升多故障模式识别精度与泛化能力。该论文发表在《Machines》。

**主要技术方法**
研究人员采用改进的北方苍鹰优化算法（RSNGO），该算法结合折射反向学习与正弦余弦搜索策略，以提升种群多样性和探索-开发平衡。RSNGO用于两阶段优化：首先，以最小包络熵为适应度函数，自适应优化VMD的分解模态数K和惩罚因子α，从而从原始振动信号中提取最优本征模态函数（IMF）分量，并计算10个时域统计特征构建样本集；其次，优化CNN-BiLSTM-SAT网络的超参数，包括第一层卷积核大小、卷积核数量、BiLSTM隐层单元数和初始学习率。网络结构为：CNN提取局部特征，BiLSTM建模双向时序依赖，自注意力（SAT）机制加权突出关键故障特征，最终通过SoftMax分类器输出多故障类别。实验数据来自齿轮箱轴承故障模拟试验台（含NF205EM和NJ205EM两种轴承），涵盖五种健康状态（正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障、复合故障）及四种工况（转速1010-2115 r/min，扭矩6-33 N·m）。此外，采用CWRU轴承故障数据集验证泛化性。

**研究结果**
**4.1 实验设计**：通过电火花加工在轴承上引入宽度0.5 mm、深度0.4 mm的人工缺陷，采集振动信号（采样频率12.8 kHz，时长10.24 s）。
**4.2 数据处理与数据集构建**：采用重叠采样（50%重叠率，窗口长度2048点）扩充样本，随后以RSNGO-VMD获得最优参数组合（如K=5，α=1500等），并基于最小包络熵选取最优IMF分量，提取时域特征构成特征向量，按7:3划分训练集与测试集。
**4.3 最优模型参数配置**：通过RSNGO优化，确定第一层CNN卷积核大小6、卷积核数16、BiLSTM隐层单元数32、初始学习率0.008。批量大小设为64，训练轮次120，激活函数为Leaky ReLU，优化器采用Adam，并引入Dropout防过拟合。
**4.4 模型诊断结果分析**：五次独立测试的平均准确率为99.26%，损失曲线收敛至接近零，表明模型具有优异的特征学习与收敛稳定性。
**4.5 模型对比实验分析**：与CNN-LSTM、CNN-BiLSTM-SAT、未优化VMD-CNN-BiLSTM模型相比，所提方法在宏平均精确率、召回率和F₁分数上均超过99%，分别提升4.35%-14.70%。混淆矩阵显示，仅有一个外圈故障样本被误判为复合故障，其余类别识别准确率100%。
**4.6 不同优化算法下的模型诊断结果**：与NGO、WOA、PSO、DBO相比，RSNGO优化的模型准确率最高（高出1.79%-3.79%），表明RSNGO的搜索优势有效提升了网络特征提取能力。
**4.7 消融分析**：基线模型准确率94.42%；仅优化VMD提升至98.00%；仅优化网络提升至98.21%；联合优化达到99.26%，证实两阶段优化互补协同。
**4.8 模型鲁棒性测试**：添加不同信噪比（SNR）的高斯白噪声，平均准确率97.12%；当SNR为-3 dB时仍达95.90%。t-SNE可视化显示，不同故障类别在低维空间形成清晰聚类，仅外圈故障与正常状态有轻微重叠。
**4.9 模型适应性验证**：在自采数据其他三种工况下，平均识别准确率超过99%；在CWRU数据集上，四种转速（1730-1797 r/min）下准确率均高于99%，最高达99.83%，验证了强泛化能力。

**总结与结论**
讨论部分指出，所提方法通过RSNGO优化VMD预处理有效抑制噪声，提升信号分解质量；通过RSNGO优化网络超参数，使CNN-BiLSTM-SAT架构获得更优的学习配置，从而在复杂工况下实现高精度多故障识别。结论部分翻译如下：
（1）与NGO、PSO、WOA、DBO相比，RSNGO算法收敛速度更快、全局搜索能力更强，且该优化优势有效转化为特征判别力的提升。RSNGO-VMD对原始信号分解并选取最优IMF分量，有效抑制环境噪声干扰；RSNGO优化CNN-BiLSTM-SAT超参数，构建最优网络结构，克服了传统卷积神经网络的局限。
（2）与其他基准模型相比，所提方法在宏平均精确率、召回率和F₁分数上均超过99%，故障识别准确率显著更高。t-SNE可视化显示不同故障类别在特征空间中具有清晰聚类特性，证实了模型在多故障模式识别中的有效性。
（3）在噪声环境下，模型表现出强鲁棒性，即便在SNR为-3 dB时平均识别准确率仍高于95%。在不同自采实验条件下，平均识别准确率超过99%；在CWRU轴承数据集上，四种转速下均保持高识别准确率，进一步验证了模型对不同工况的强适应性。
综上，所提模型能有效识别圆柱滚子轴承在不同工况下的多种故障模式，为智能轴承故障诊断提供了可靠技术支撑。未来工作将聚焦于多源特征信息融合及轴承故障状态评估方法。