Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类
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前言
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，进行变分模态分解VMD的介绍与数据预处理，最后通过Python实现VMD-CNN-BiLSTM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
1 变分模态分解VMD的Python示例
第一步，Python 中 VMD包的下载安装：
# 下载
pip install vmdpy
# 导入
from vmdpy import VMD第二步，导入相关包进行分解
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from vmdpy import VMD
# -----测试信号及其参数--start-------------
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)
T = len(signal)
fs = 1/T
t = np.arange(1,T+1)/T
# alpha 惩罚系数；带宽限制经验取值为抽样点长度1.5-2.0倍.
# 惩罚系数越小，各IMF分量的带宽越大，过大的带宽会使得某些分量包含其他分量言号;
alpha = 2000
#噪声容限，一般取 0, 即允许重构后的信号与原始信号有差别。
tau = 0
#模态数量 分解模态（IMF）个数
K = 5
#DC 合成信号若无常量，取值为 0；若含常量，则其取值为 1
# DC 若为0则让第一个IMF为直流分量/趋势向量
DC = 0
#初始化ω值，当初始化为 1 时，均匀分布产生的随机数
# init 指每个IMF的中心频率进行初始化。当初始化为1时，进行均匀初始化。
init = 1
#控制误差大小常量，决定精度与迭代次数
tol = 1e-7
# -----测试信号及其参数--end----------
# Apply VMD
# 输出U是各个IMF分量，u_hat是各IMF的频谱，omega为各IMF的中心频率
u, u_hat, omega= VMD(signal, alpha, tau, K, DC, init, tol)
#得到中心频率的数值
print(omega[-1])
# Plot the original signal and decomposed modes
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.subplot(K+1, 1, 1)
plt.plot(t, signal, 'r')
plt.title("原始信号")
for num in range(K):
plt.subplot(K+1, 1, num+2)
plt.plot(t, u[num,:])
plt.title("IMF "+str(num+1))
plt.show()
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 故障VMD分解可视化
第一步， 模态选取
根据不同K值条件下， 观察中心频率，选定K值；从K=4开始出现中心频率相近的模态，出现过分解，故模态数 K 选为4。
第二步，故障VMD分解可视化
2.3 故障数据的VMD分解预处理
3 基于VMD-CNN-BiLSTM的轴承故障诊断分类
下面基于VMD分解后的轴承故障数据，先通过CNN进行卷积池化操作提取信号的特征，增加维度，缩短序列长度，然后再送入BiLSTM层提取时序特征，实现CNN-BiLSTM信号的分类方法进行讲解：
3.1 定义VMD-CNN-BiLSTM分类网络模型
3.2 设置参数，训练模型
50个epoch，准确率将近97%，用VMD-CNN-BiLSTM网络分类效果显著，CNN-BiLSTM模型能够充分提取轴承故障信号的空间和时序特征，收敛速度快，性能优越，继续调参可以进一步提高分类准确率。
注意调整参数：
-
可以适当增加CNN层数和隐藏层的维度，微调学习率；
-
调整BiLSTM层数和维度数，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
-
可以改变一维信号堆叠的形状（设置合适的长度和维度）
3.3 模型评估
准确率、精确率、召回率、F1 Score
故障十分类混淆矩阵：
代码、数据如下：
