故障诊断 | GADF+Swin-CNN-GAM 的轴承故障诊断模型附matlab代码

研究框架

数据采集和预处理：

收集轴承故障相关的振动信号数据。
对信号数据进行预处理，例如去除噪声、滤波和采样等。
GADF特征提取：

将预处理后的信号数据转换成GADF图像。
使用GADF方法提取时频特征，通过计算每个时间窗口内信号的方差得到GADF图像。
Swin-CNN网络训练：

构建基于Swin Transformer的卷积神经网络（Swin-CNN）。
使用GADF图像作为输入数据，训练Swin-CNN网络以学习特征表示。
可以采用监督学习方法，使用已标注的轴承故障数据进行网络训练。
GAM模型建模：

使用训练好的Swin-CNN网络提取特征表示。
将特征表示作为输入，建立广义可加模型（GAM）进行轴承故障的建模和预测。
可以选择适当的平滑函数和非线性关系来拟合特征与故障之间的关系。
模型评估和优化：

使用测试数据集对GADF+Swin-CNN-GAM模型进行评估，计算预测准确率、召回率等指标。
根据评估结果进行模型的调优和参数的优化，例如调整网络结构、调整平滑函数的参数等。
模型应用和验证：

将优化后的GADF+Swin-CNN-GAM模型应用于实际轴承故障诊断问题中。
验证模型在真实工况下的性能和可靠性。
可以与其他常用的轴承故障诊断方法进行比较，评估模型的优越性。

研究内容

GADF+Swin-CNN-GAM是一种用于轴承故障诊断的模型，它结合了GADF（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity&#