基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的轴承故障识别模型
目录
往期精彩内容：
前言
1 快速傅里叶变换FFT原理介绍
第一步，导入部分数据
第二步，故障信号可视化
第三步，故障信号经过FFT可视化
2 轴承故障数据的预处理
2.1 导入数据
2.2 制作数据集和对应标签
3 基于FFT+CNN-BiGRU-Attention的轴承故障识别模型
3.1 网络定义模型
3.2 设置参数，训练模型
代码、数据如下：
往期精彩内容：
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前言
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，进行快速傅里叶变换（FFT）的介绍与数据预处理，最后通过Python实现基于FFT的CNN-BiGRU-Attention并行模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文：
Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理_cwru数据集时域图-CSDN博客
模型整体结构
模型整体结构如下所示，一维故障信号经过FFT变换的频域特征以及信号本身的时域特征分别经过CNN卷积池化操作，提取全局特征，然后再经过BiGRU提取时序特征，通过注意力层增强融合特征，最后经过全连接层和softmax输出分类结果。
1 快速傅里叶变换FFT原理介绍
傅里叶变换是一种信号处理和频谱分析的工具，用于将一个信号从时间域转换到频率域。而快速傅里叶变换（FFT）是一种高效实现傅里叶变换的算法，特别适用于离散信号的处理。
第一步，导入部分数据
fromscipy.ioimportloadmat
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')
# 读取MAT文件
data1 = loadmat('0_0.mat') # 正常信号
data2 = loadmat('21_1.mat') # 0.021英寸 内圈
data3 = loadmat('21_2.mat') # 0.021英寸 滚珠
data4 = loadmat('21_3.mat') # 0.021英寸 外圈
# 注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。第二步，故障信号可视化
第三步，故障信号经过FFT可视化
2 轴承故障数据的预处理
2.1 导入数据
参考之前的文章，进行故障10分类的预处理，凯斯西储大学轴承数据10分类数据集：
train_set、val_set、test_set 均为按照7：2：1划分训练集、验证集、测试集，最后保存数据
上图是数据的读取形式以及预处理思路
2.2 制作数据集和对应标签
3 基于FFT+CNN-BiGRU-Attention的轴承故障识别模型
3.1 网络定义模型
注意：输入故障信号数据形状为 [32, 1024]， batch_size=32, ，1024代表序列长度。
3.2 设置参数，训练模型
50个epoch，准确率100%，用FFT+CNN-BiGRU-Attention融合网络模型分类效果显著，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，迄今为止，是目前往期文章方法中精度最高的方法。
代码、数据如下：
