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申请/专利权人：四川轻化工大学

摘要：本发明提供了一种改进SCSO‑CNN‑BiLSTM的旋转机械故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断技术领域，其内容包括：输入旋转机械振动信号；利用变分模态分解方法（VMD）分解旋转机械振动信号，去除残差并重构生成新振动信号；将新振动信号通过短时傅里叶变换（STFT）转换为二维时频图像；基于改进沙猫群优化算法（SCSO）优化卷积神经网络（CNN）‑长短时记忆神经网络（BiLSTM）的超参数，包括卷积层神经元个数、卷积核大小、BiLSTM层神经元个数；将二维时频图像输入优化超参数后的CNN‑BiLSTM模型，实现旋转机械故障诊断。

主权项：1.一种改进SCSO-CNN-BiLSTM的旋转机械故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一：输入旋转机械振动信号；步骤二：利用VMD对旋转机械振动信号进行分解，去除残差后重构生成新振动信号；步骤三：将新振动信号通过短时傅里叶变换STFT转换为二维时频图像；步骤四：基于改进沙猫群优化算法优化CNN-BiLSTM的超参数；步骤五：将二维时频图像输入优化超参数后的CNN-BiLSTM模型，实现旋转机械故障诊断；步骤四中，所述改进沙猫群优化算法，包括：种群初始化阶段、搜索阶段、开发阶段、反捕食阶段：在种群初始化阶段，采用tent混沌映射初始化种群位置，其数学表达式为： 其中，a为混沌系数，xi是值在0-1之间的随机序列，xi+1是根据xi生成的混沌映射序列；当|R|1时，进入搜索阶段；当|R|≤1时，进入开发阶段，其中R为平衡因子，表达式如下：R＝RG×2×rand-1其中，rand为0，1之间的随机数，RG为灵敏度，表达式如下：RG＝2×1-tT其中，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数；搜索阶段位置更新公式为：Pt+1＝RG×rand×Pbestt-rand×PtPbestt表示目前的沙猫的最佳位置，Pt表示当前沙猫的位置，Pt+1为沙猫下一个时间步的位置；开发阶段分为追踪捕猎行为和伏击捕猎行为：当GF≤|R|≤1时，进入追踪捕猎行为；当|R|GF时，进入伏击捕猎行为，其中GF为决策因子：GF＝0.2×1-tT×rand追踪捕猎行为位置更新公式为：Prnd＝|rand×Pbestt-Pt|Pt+1＝Pbestt-Prnd×RG×rand×cosθ伏击捕猎行为位置更新公式为：Pt+1＝Pbestt+rand×Pt-Prand+Xstep×trnd1Xstep为等待猎物的时间步长，Xstep＝ub-lb×e-C×tT，其中，C＝2×GF×N，为耐性因子，ub表示参数上边界，lb表示参数下边界，Prnd和Prand表示当前沙猫移动距离和随机的一个沙猫位置，θ为圆周上的随机角度，trnd1为服从自由度为1的t分布的随机数；经过搜索或开发阶段后，随机选取A个体进入反捕食阶段，其中表示向下取整，N为种群个数，z＝0.3×e1-tT，在反捕食阶段位置更新公式如下： 其中，Pworstt表示目前的沙猫的最差位置，ft、fg、fw分别为个体适应度值、目前最佳的适应度值、目前最差的适应度值，β是步长控制参数，服从均值为0，方差为1的正态分布的随机数，k为-1,1的随机数，ε是常数为10-50，避免分母为0。

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