OCSSA-VMD-Transformer-LSTM-Adaboost轴承故障诊断MATLAB代码完成

总体思路

先用OCSSA-VMD提取西储大学轴承诊断数据特征，进而基于Transformer–LSTM-Adaboost进行故障诊断。其中OCSSA-VMD为减融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法优化变分模态分解参数，选取四种适应度函数进行优化，以此确定VMD的最佳k和α参数。四种适应度函数分别是：最小包络熵，最小样本熵，最小信息熵，最小排列熵。代码中可以一键切换

基本介绍

1.Matlab实现OCSSA-VMD-Transformer-LSTM-Adaboost特征提取+编码器+集成学习轴承故障诊断，运行环境Matlab2023b及以上。

2.数据为西储大学轴承诊断数据，可在附件下载数据和程序内容。

3.图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图。

4.按照步骤依次运行main系列主程序即可一键出图，注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。

5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。

6.输入多个特征，分10类，分类效果如下。

注：程序和数据放在一个文件夹

1. 主要功能

• 数据预处理：从原始振动信号中提取样本
• 特征提取：使用优化VMD方法提取故障特征
• 智能诊断：结合Transformer-LSTM和Adaboost进行故障分类

2. 算法步骤

第一阶段：数据预处理 (main1_Data.m)

1. 加载10种轴承状态数据（正常+9种故障）
2. 滑动窗口分割：w=1000, s=2048
3. 每种状态提取120个样本
4. 构建完整数据集并保存

第二阶段：VMD优化特征提取 (main2_OCSSA_VMD.m)

1. 选择目标函数（包络熵/样本熵/信息熵/排列熵/复合指标）
2. 使用OCSSA算法优化VMD参数(α,K)
3. 对每种故障状态寻找最佳VMD参数
4. 提取9种时域统计特征

第三阶段：故障分类 (main3_OCSSA_VMD_Transformer_LSTM_Adaboost.m)

1. 数据加载和标签添加
2. 训练集/测试集划分(90:30)
3. 数据归一化处理
4. 构建Transformer-LSTM网络
5. Adaboost集成学习
6. 性能评估和可视化

3. 技术路线

原始振动信号
→ 滑动窗口分割
→ OCSSA优化VMD参数
→ VMD分解 + 时域特征提取
→ Transformer-LSTM特征学习
→ Adaboost集成分类
→ 故障识别结果

4. 核心算法原理

VMD (变分模态分解)

$$mi{n}_{u_k,{\omega }_k}\sum _k\Vert {\partial }_t[(\delta (t)+j/\pi t)\ast u_k(t)]e^{-j{\omega }_{k}t}{\Vert }_2^{2}s.t.\sum _k{u}_k=f$$

Transformer自注意力机制

$$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}})V$$

Adaboost权重更新

$$D_{t+1}(i)=\frac{D_t(i)exp(-{\alpha }_t{y}_i{h}_t(x_i))}{Z_t}$$

5. 关键参数设定

数据参数

• 滑动窗口：w=1000, s=2048
• 样本数量：120样本/类
• 训练测试比：90:30

优化参数

• OCSSA种群：N=20, T=15
• VMD范围：α∈[100,2500], K∈[3,10]

网络参数

• Transformer：8头注意力, 64位置编码
• LSTM：64隐藏单元
• 训练：150 epochs, 0.001学习率

Adaboost参数

• 弱分类器数量：K=5
• 权重更新阈值：0.01

6. 运行环境要求

• MATLAB版本：2024b及以上

7. 应用场景

主要应用

• 工业设备故障诊断：轴承、齿轮箱等旋转机械
• 状态监测与预警：设备健康管理
• 智能制造：工业4.0智能运维

8. 创新亮点

1. 多目标优化：OCSSA优化VMD参数，提升特征质量
2. 混合架构：Transformer捕捉长期依赖 + LSTM处理时序特征
3. 集成学习：Adaboost增强模型鲁棒性