Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类

目录

前言

1经验模态分解EMD的Python示例

2轴承故障数据的预处理

2.1 导入数据

2.2 制作数据集和对应标签

2.3 故障数据的EMD分解可视化

2.4 故障数据的EMD分解预处理

3基于EMD-CNN-GRU并行模型的轴承故障诊断分类

3.1训练数据、测试数据分组，数据分batch

3.2 定义EMD-CNN-GRU并行分类网络模型

3.3 设置参数，训练模型

往期精彩内容：

Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理_cwru轴承数据集-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD-CSDN博客

Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)-CSDN博客

Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)-CSDN博客

Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (五)基于EMD-LSTM的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类-CSDN博客

Python轴承故障诊断 (七)基于EMD-CNN-LSTM的故障分类-CSDN博客

前言

本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，进行经验模态分解EMD的介绍与数据预处理，最后通过Python实现基于EMD的CNN-GRU并行模型对故障数据的分类。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_cwru轴承数据集-CSDN博客

经验模态分解EMD的原理可以参考如下：

Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD-CSDN博客

1经验模态分解EMD的Python示例

第一步，Python 中 EMD包的下载安装：

# 下载pip install EMD-signal​# 导入from PyEMD import EMD

切记，很多同学安装失败，不是 pip install EMD，也不是pip install PyEMD， 如果 pip list 中 已经有emd，emd-signal，pyemd包的存在，要先 pip uninstall 移除相关包，然后再进行安装。

第二步，导入相关包

import numpy as npfrom PyEMD import EMD​import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibmatplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')

第三步，生成一个信号示例

t = np.linspace(0, 1, 1000)signal = np.sin(11*2*np.pi*t*t) + 6*t*t

第四步，创建EMD对象，进行分解

emd = EMD()# 对信号进行经验模态分解IMFs = emd(signal)

第五步，绘制原始信号和每个本征模态函数（IMF）

plt.figure(figsize=(15,10))​plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, 1)​plt.plot(t, signal, 'r')plt.title("原始信号")​for num, imf in enumerate(IMFs):plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, num+2)plt.plot(t, imf)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 制作数据集和对应标签

第一步， 生成数据集

第二步，制作数据集和标签

# 制作数据集和标签import torch​# 这些转换是为了将数据和标签从Pandas数据结构转换为PyTorch可以处理的张量，# 以便在神经网络中进行训练和预测。​def make_data_labels(dataframe):'''参数 dataframe: 数据框返回 x_data: 数据集 torch.tensory_label: 对应标签值torch.tensor'''# 信号值x_data = dataframe.iloc[:,0:-1]# 标签值y_label = dataframe.iloc[:,-1]x_data = torch.tensor(x_data.values).float()y_label = torch.tensor(y_label.values, dtype=torch.int64)# 指定了这些张量的数据类型为64位整数，通常用于分类任务的类别标签return x_data, y_label​# 加载数据train_set = load('train_set')val_set = load('val_set')test_set = load('test_set')​# 制作标签train_xdata, train_ylabel = make_data_labels(train_set)val_xdata, val_ylabel = make_data_labels(val_set)test_xdata, test_ylabel = make_data_labels(test_set)# 保存数据dump(train_xdata, 'trainX_1024_10c')dump(val_xdata, 'valX_1024_10c')dump(test_xdata, 'testX_1024_10c')dump(train_ylabel, 'trainY_1024_10c')dump(val_ylabel, 'valY_1024_10c')dump(test_ylabel, 'testY_1024_10c')

2.3 故障数据的EMD分解可视化

选择正常信号和0.021英寸内圈、滚珠、外圈故障信号数据来做对比

第一步，导入包，读取数据

import numpy as npfrom scipy.io import loadmatimport numpy as npfrom scipy.signal import stftimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibmatplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')​# 读取MAT文件 data1 = loadmat('0_0.mat')# 正常信号data2 = loadmat('21_1.mat') # 0.021英寸 内圈data3 = loadmat('21_2.mat') # 0.021英寸 滚珠data4 = loadmat('21_3.mat') # 0.021英寸 外圈# 注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。

第二步，数据集中统一读取驱动端加速度数据，取一个长度为1024的信号进行后续观察和实验

# DE - drive end accelerometer data 驱动端加速度数据data_list1 = data1['X097_DE_time'].reshape(-1)data_list2 = data2['X209_DE_time'].reshape(-1)data_list3 = data3['X222_DE_time'].reshape(-1)data_list4 = data4['X234_DE_time'].reshape(-1)# 划窗取值（大多数窗口大小为1024）​time_step= 1024data_list1 = data_list1[0:time_step]data_list2 = data_list2[0:time_step]data_list3 = data_list3[0:time_step]data_list4 = data_list4[0:time_step]

第三步，进行数据可视化

plt.figure(figsize=(20,10))plt.subplot(2,2,1)plt.plot(data_list1)plt.title('正常')plt.subplot(2,2,2)plt.plot(data_list2)plt.title('内圈')plt.subplot(2,2,3)plt.plot(data_list3)plt.title('滚珠')plt.subplot(2,2,4)plt.plot(data_list4)plt.title('外圈')plt.show()

第四步，首先对正常数据进行EMD分解

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PyEMD import EMD​t = np.linspace(0, 1, time_step)data = np.array(data_list1)# 创建 EMD 对象emd = EMD()​# 对信号进行经验模态分解IMFs = emd(data)​# 绘制原始信号和每个本征模态函数（IMF）plt.figure(figsize=(15,10))plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, 1)plt.plot(t, data, 'r')plt.title("Original signal", fontsize=10)​for num, imf in enumerate(IMFs):plt.subplot(len(IMFs)+1, 1, num+2)plt.plot(t, imf)plt.title("IMF "+str(num+1), fontsize=10)# 增加第一排图和第二排图之间的垂直间距plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.2)plt.show()

其次，内圈故障EMD分解：

然后，滚珠故障EMD分解：

最后，外圈故障EMD分解：

注意，在信号的制作过程中，信号长度的选取比较重要，选择信号长度为1024，既能满足信号在时间维度上的分辨率，也能在后续的EMD分解中分解出数量相近的IMF分量，为进一步做故障模式识别打下基础。

2.4 故障数据的EMD分解预处理

对于EMD分解出的IMF分量个数，并不是所有的样本信号都能分解出8个分量，需要做一下定量分析：

import numpy as npfrom PyEMD import EMD​# 加载训练集train_xdata = load('trainX_1024_10c')data = np.array(train_xdata)​# 创建 EMD 对象emd = EMD()​print("测试集：", len(data))count_min = 0count_max = 0count_7 = 0# 对数据进行EMD分解for i in range(1631):imfs = emd(data[i], max_imf=8)# max_imf=8if len(imfs) > 8 :count_max += 1elif len(imfs) < 7:count_min += 1elif len(imfs) == 7:count_7 += 1​​print("分解结果IMF大于8：", count_max)print("分解结果IMF小于7：", count_min)print("分解结果IMF等于7：", count_7)

由结果可以看出，大部分信号样本 都分解出8个分量，将近1/3的信号分解的不是8个分量。EMD设置不了分解出模态分量的数量（函数自适应），为了使一维信号分解，达到相同维度的分量特征，有如下3种处理方式：

• 删除分解分量不统一的样本（少量存在情况可以采用）；

• 对于分量个数少的样本采用0值或者其他方法进行特征填充，使其对齐其他样本分量的维度（向多兼容）；

• 合并分量数量多的信号（向少兼容）；

本文采用第二、三条结合的方式进行预处理，即删除分量小于7的样本，对于分量大于7的样本，把多余的分量进行合并，使所有信号的分量特征保持同样的维度。

3基于EMD-CNN-GRU并行模型的轴承故障诊断分类

下面基于EMD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空间特征，同时将信号送入GRU层提取时序特征，最后把空间特征和时序特征进行融合，实现CNN-GRU并行模型的分类方法进行讲解：

3.1训练数据、测试数据分组，数据分batch

import torchfrom joblib import dump, loadimport torch.utils.data as Dataimport numpy as npimport pandas as pdimport torchimport torch.nn as nn# 参数与配置torch.manual_seed(100)# 设置随机种子，以使实验结果具有可重复性device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 有GPU先用GPU训练​# 加载数据集def dataloader(batch_size, workers=2):# 训练集train_xdata = load('trainX_1024_10c')train_ylabel = load('trainY_1024_10c')# 验证集val_xdata = load('valX_1024_10c')val_ylabel = load('valY_1024_10c')# 测试集test_xdata = load('testX_1024_10c')test_ylabel = load('testY_1024_10c')​# 加载数据train_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(train_xdata, train_ylabel), batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=workers, drop_last=True)val_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(val_xdata, val_ylabel), batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=workers, drop_last=True)test_loader = Data.DataLoader(dataset=Data.TensorDataset(test_xdata, test_ylabel),batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=workers, drop_last=True)return train_loader, val_loader, test_loader​batch_size = 32# 加载数据train_loader, val_loader, test_loader = dataloader(batch_size)

3.2 定义EMD-CNN-GRU并行分类网络模型

3.3 设置参数，训练模型

50个epoch，准确率将近95%，用EMD-CNN-GRU并行网络分类效果显著，CNN-GRU并行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GRU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）