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赠与读者
👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
1概述
基于EEMD（集合经验模态分解）-MPE（多尺度排列熵）-KPCA（核主元分析）-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的故障识别与诊断方法，是一种综合性的信号处理与数据分析技术，能够高效地处理非平稳、非线性信号，并从中提取关键故障特征。以下是该方法的基本步骤及应用优势：
1. 集合经验模态分解（EEMD）
目的：将原始信号分解成一系列本征模态函数（IMF），这些IMF反映了信号在不同频率尺度上的成分，从而去除了噪声，保留了信号的本质特征。
步骤：
在原始信号中加入均匀分布的高斯白噪声。
对加噪后的信号进行经验模态分解（EMD），得到多个IMF和一个残差分量。
重复上述过程多次，并对每次分解得到的IMF取均值，作为最终的EEMD分解结果。
优势：通过引入白噪声，EEMD能够解决EMD方法中的模态混叠问题，使得分解结果更加稳定可靠。
2. 多尺度排列熵（MPE）
目的：评估每个IMF的复杂性和信息量，以便区分噪声IMF、混合IMF和信息IMF。
步骤：
对每个IMF计算排列熵值，以量化其复杂性和信息含量。
根据排列熵值将IMF分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF。
优势：MPE能够有效地区分信号中的噪声成分和有用信息，为后续处理提供了有力支持。
3. 核主元分析（KPCA）
目的：从处理后的IMF中提取关键故障特征，降低数据维度，提高处理效率。
步骤：
将经过MPE筛选的信息IMF和混合IMF作为KPCA的输入。
通过非线性映射将原始数据投影到高维特征空间。
在高维特征空间中进行主成分分析，提取非线性主成分。
优势：KPCA能够处理非线性数据，有效地提取出影响故障率的关键因子，为后续的诊断提供了有力的数据支持。
4. 双向长短期记忆网络（BiLSTM）
目的：利用BiLSTM对提取出的关键故障特征进行建模，实现故障识别和诊断。
步骤：
将KPCA提取出的非线性主成分作为BiLSTM的输入。
BiLSTM通过前向和后向两个LSTM网络捕捉序列数据中的双向依赖关系。
对BiLSTM的输出进行进一步处理，实现故障的分类和识别。
优势：BiLSTM能够充分利用序列数据的前后文信息，提高故障识别的准确性和鲁棒性。
总结
基于EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM的故障识别与诊断方法，通过集成多种先进的信号处理和数据分析技术，能够有效地处理非平稳、非线性信号，并从中提取出关键故障特征。该方法在多个领域具有广泛的应用前景，如旋转机械、变压器等设备的故障诊断和预测维护。通过不断优化和改进各个环节的技术实现，可以进一步提高故障识别的准确性和效率。
2运行结果
部分代码：%% EEMD-MPE-PCA-bilstm%% EEMD-MPE-PCA-bilstm%% EEMD-MPE-PCA-bilstmdata3=Y; %读取kpca数据%输入输出数据input3=data3(:,1:end-1); %data的第一列-倒数第二列为特征指标output3=data3(:,end); %data的最后面一列为标签类型N=length(output3); %全部样本数目testNum=0.2*N; %设定测试样本数目trainNum=N-testNum; %计算训练样本数目%训练集、测试集P_train3 = input3(1:trainNum,:)';T_train3 =output3(1:trainNum)';P_test3 =input3(trainNum+1:trainNum+testNum,:)';T_test3 =output3(trainNum+1:trainNum+testNum)';num_class = length(unique(data3(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）t_train3 = categorical(T_train3)';t_test3 = categorical(T_test3 )';% 数据归一化[p_train3, ps_input] = mapminmax(P_train3, 0, 1);p_test3 = mapminmax('apply', P_test3, ps_input );% 格式转换for i = 1 : trainNumpp_train3{i, 1} = p_train3(:, i);endfor i = 1 : testNumpp_test3{i, 1} = p_test3(:, i);end% 创建网络numFeatures = size(P_train3, 1); % 特征维度numResponses = num_class;layers = [ ...sequenceInputLayer(numFeatures) % 输入层bilstmLayer(120, 'OutputMode', 'last') % bilstm层reluLayer % Relu 激活层fullyConnectedLayer(numResponses) % 全连接层数等于分类数softmaxLayer % 损失函数层classificationLayer]; % 分类层% 参数设置checkpointPath = pwd;options = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam'MaxEpochs', 200, ... % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值'InitialLearnRate', 0.045, ... % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 学习率调整'LearnRateDropPeriod', 200, ... % 训练700次后开始调整学习率'L2Regularization', 0.001, ... % 正则化参数'LearnRateDropFactor',0.2, ... % 学习率调整因子'ExecutionEnvironment', 'cpu',... % 训练环境'Verbose', 0, ... % 关闭优化过程'Plots', 'training-progress'); % 画出曲线% 训练[net_MSE2,info3] = trainNetwork(pp_train3, t_train3, layers, options);% 预测t_sim1_MSE = classify(net_MSE2, pp_train3);t_sim2_MSE = classify(net_MSE2, pp_test3);% 反归一化T_sim1_MSE = double(t_sim1_MSE');T_sim2_MSE = double(t_sim2_MSE');disp('-------------------------------------------------------------')disp('EEMD-MPE-KPCA-BILSTM故障诊断训练集误差指标')[confmat3,Accuracy3,Precision3,Recall3,F1_score3]=calc_error(T_test3,T_sim2_MSE);fprintf('\n')figure;hold on;plot(T_test,'b:o');plot(T_sim2_MSE,'r-*');xlabel('测试集样本','FontSize',12);ylabel('类别标签','FontSize',12);legend('实际测试集分类','预测测试集分类');string = {'EEMD-MPE-KPCA-BILSTM测试集的实际分类和预测分类图';['(正确率Accuracy = ' num2str(Accuracy3) '%)' ]};title(string)grid on;% 混淆矩阵figurecm = confusionchart(T_test3, T_sim2_MSE);cm.Title = 'EEMD-MPE-KPCA-BILSTM故障诊断的混淆矩阵';cm.ColumnSummary = 'column-normalized';cm.RowSummary = 'row-normalized';
3 参考文献
3 参考文献
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