该代码实现了一个基于连续小波变换CWT和卷积神经网络-门控循环单元CNN-GRU的滚动轴承故障诊断系统。以下从研究背景、主要功能、算法步骤、技术路线、公式原理、参数设定、运行环境和应用场景八个方面进行简述。1. 研究背景滚动轴承是旋转机械的核心部件其健康状态直接影响设备运行安全。本代码使用美国凯斯西储大学CWRU轴承数据中心公开数据集该数据集包含正常状态、内圈故障、滚动体故障、外圈故障三种故障类型每种故障有0.007、0.014、0.021英寸三种损伤直径加上正常状态共10种工况转速为1797 r/min。通过分析驱动端加速度振动信号实现故障类型的自动识别。2. 主要功能从原始振动信号中截取等长样本并为每个样本添加类别标签。对每个样本进行连续小波变换生成时频图并保存为图像。将时频图统一缩放至64×64像素并进行归一化处理。构建并训练一个CNN-GRU混合神经网络对时频图进行分类。评估模型在测试集上的准确率绘制混淆矩阵和预测结果散点图。利用t-SNE对网络提取的特征进行降维可视化展示特征分布。3. 算法步骤步骤1数据预处理加载10个.mat文件对应10种工况每个文件包含一个振动信号序列如X097_DE_time。使用长度为1000的滑动窗口从每个信号中截取100个样本每个样本2048个点。将10类样本纵向堆叠并添加标签列1~10保存为data_total_1797.mat。步骤2时频图生成设置采样频率fs12000 Hz选择cmor3-3复Morlet小波。对每个样本进行连续小波变换得到256个尺度下的时频系数。将系数取模后以图像形式显示并保存为JPG文件。步骤3图像预处理读取所有JPG图像按文件名中的数字顺序排序。将图像统一缩放至64×64像素并归一化到[0,1]区间。将图像数据与对应标签存入cell数组保存为resizeimg.mat。步骤4数据集划分与网络构建加载resizeimg.mat每个类别取前70个样本作为训练集后30个作为测试集。构建CNN-GRU网络输入层64×64×3卷积层13×3卷积核10个滤波器批归一化ReLU最大池化层12×2步长2Dropout 0.2卷积层25×5卷积核24个滤波器批归一化ReLU最大池化层22×1步长2Dropout 0.1展平层GRU层30个隐藏单元输出最后一个时间步全连接层164Dropout 0.1全连接层232Dropout 0.1全连接层310Softmax分类层设置训练选项Adam优化器30轮初始学习率0.001L2正则化0.0001梯度裁剪阈值1。训练网络计算测试准确率绘制混淆矩阵和预测散点图。步骤5特征可视化提取训练集在输入层和最后一个全连接层的激活值。使用t-SNE降维至2维并用散点图展示不同类别的分布。4. 技术路线采用“信号处理 深度学习”融合路线振动信号 → 连续小波变换时频图 → 图像预处理 → CNN提取空间特征 → GRU捕捉时序依赖 → 全连接分类 → 故障类型识别5. 公式原理连续小波变换CWT$ W(a,b) \int x(t) \psi^*{a,b}(t) dt$其中 $\psi{a,b}(t) \frac{1}{\sqrt{a}} \psi\left(\frac{t-b}{a}\right) $。本代码采用复Morlet小波cmor3-3中心频率fc≈3 Hz。尺度序列长度totalscal256实际尺度scal由中心频率和尺度长度计算得到cparam2∗fc∗totalscalcparam 2 * fc * totalscalcparam2∗fc∗totalscal;atotalscal:−1:1a totalscal:-1:1atotalscal:−1:1;scalcparam./ascal cparam ./ ascalcparam./a;GRU单元更新门ztσ(Wz⋅[ht−1,xt])z_t \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t])zt​σ(Wz​⋅[ht−1​,xt​])重置门rtσ(Wr⋅[ht−1,xt])r_t \sigma(W_r \cdot [h_{t-1}, x_t])rt​σ(Wr​⋅[ht−1​,xt​])候选隐藏状态h~ttanh⁡(W⋅[rt⊙ht−1,xt])\tilde{h}_t \tanh(W \cdot [r_t \odot h_{t-1}, x_t])h~t​tanh(W⋅[rt​⊙ht−1​,xt​])最终输出ht(1−zt)⊙ht−1zt⊙h~th_t (1-z_t) \odot h_{t-1} z_t \odot \tilde{h}_tht​(1−zt​)⊙ht−1​zt​⊙h~t​卷积层输出特征图 激活( 卷积(输入) 偏置 )t-SNE一种非线性降维算法通过最小化高维空间中数据点对之间的条件概率与低维空间中对应概率之间的KL散度将高维数据映射到2/3维可视化空间。6. 参数设定参数值说明采样频率 fs12000 Hz信号采样率小波函数cmor3-3复Morlet小波带宽3中心频率3尺度长度 totalscal256CWT尺度个数样本长度2048每个样本的时域点数滑动窗口 w1000截取样本时的步长每类样本数100每类工况截取100个样本训练/测试样本数70 / 30每类前70训练后30测试图像尺寸64×64×3缩放后的时频图尺寸卷积核13×3×10第一层卷积卷积核25×5×24第二层卷积GRU单元数30GRU层隐藏单元数全连接层64, 32, 10三层全连接Dropout率0.2, 0.1防止过拟合训练轮数 MaxEpochs30初始学习率0.001L2正则化0.0001梯度裁剪阈值1防止梯度爆炸7. 运行环境MATLAB版本建议R2020b及以上8. 应用场景本系统适用于工业旋转机械的智能故障诊断与状态监测尤其可用于风力发电机、压缩机、电机等设备的轴承故障预警。生产线的自动化质量检测。基于振动信号的预测性维护系统减少非计划停机。科研教学中的深度学习与信号处理融合实验。完整代码私信回复CWT-CNN-GRU基于连续小波变换和卷积神经网络-门控循环单元故障诊断MATLAB代码