基于GADF和CNN-LSTM深度学习算法在东南大学齿轮箱故障诊断中的matlab实现流程

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基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法

在工业设备状态监测中，齿轮箱的健康状况直接影响整个系统的运行稳定性，其故障诊断技术堪比“心脏监护仪”。本文介绍一种结合时频图像转换与深度学习模型的高效诊断方案——GADF-CNN-LSTM框架，并基于Matlab实现关键流程。

所用数据来源于东南大学公开的齿轮箱振动信号数据集，涵盖多种典型故障模式。整体诊断流程分为三个核心步骤：

1. 利用GADF（Gramian Angular Difference Field）将一维振动信号转化为二维时频图像；
2. 构建CNN-LSTM混合神经网络完成多类别故障识别；
3. 采用T-SNE算法对高层特征进行可视化分析，验证模型判别能力。

1. 振动信号到时频图的转化：GADF编码

原始振动信号具有强烈的时间依赖性，但直接输入深度网络难以有效提取空间结构特征。为此，引入GADF方法将其映射为二维图像表示。

具体处理过程如下：首先对时间序列进行归一化并转换至极坐标系，通过计算相位角差值生成格拉姆矩阵。该矩阵能够保留原始信号的时序相关性，同时增强非线性动态特征的表现力。

为适配后续卷积网络的标准输入尺寸，图像统一重采样为224×224像素。这一预处理操作不仅提升了特征可辨识度，也为模型训练提供了结构化输入。

% GADF转换函数
function gadf_image = generate_gadf(signal)
    % 归一化到[-1,1]
    norm_signal = (signal - min(signal))/(max(signal)-min(signal))*2 -1;
    
    % 计算极坐标角度
    phi = acos(norm_signal);
    
    % 生成GADF矩阵
    gadf_matrix = sin(phi + phi');
    
    % 转换为灰度图像
    gadf_image = mat2gray(gadf_matrix);
    gadf_image = imresize(gadf_image, [224 224]);  % 统一尺寸
end

2. 深度混合模型构建：CNN与LSTM协同工作

CNN擅长捕捉局部空间模式，而LSTM则对序列演化规律敏感，二者融合可兼顾特征的空间分布与时序演变特性。

在网络设计中，前端使用多个卷积-池化模块提取图像高级语义特征；随后接入sequenceFoldingLayer层，将特征图展开为时间步序列，供后端LSTM层进一步挖掘跨时间片段的依赖关系。

这种“先看细节、再观趋势”的策略显著增强了模型对复杂工况的适应能力。最终分类层设置6个输出节点，对应东南大学数据集中六类典型故障状态。

layers = [
    imageInputLayer([224 224 1])
    
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    
    sequenceFoldingLayer('Name','folder');
    
    lstmLayer(128,'OutputMode','sequence')
    
    fullyConnectedLayer(6)  % 六种故障类型
    softmaxLayer
    classificationLayer];

3. 高层特征可视化：T-SNE揭示分布规律

为了评估模型是否真正学到了可区分的特征表达，引入T-SNE降维技术对倒数第二层池化输出的特征向量进行二维投影。

选择该层特征的原因在于：既包含足够的抽象语义信息，又未过度压缩导致信息丢失。不同故障类型以不同符号标记，提升视觉区分度，避免因颜色相近造成误判。

若可视化结果中各类样本聚集成簇且边界清晰，则说明网络已成功学习到具有判别性的特征表示。

feature_layer = 'pool_2';  % 选取池化层输出
features = activations(net, imds_val, feature_layer, 'OutputAs','rows');

% 降维可视化
tsne_features = tsne(features);
gscatter(tsne_features(:,1), tsne_features(:,2), labels, ...
    'rgbcmy','o+xsd^', 15, 'filled');
title('故障特征分布T-SNE图');

实践优化建议

• 谨慎实施数据增强：虽然图像扩增能提升泛化能力，但齿轮箱信号对相位关系敏感，过度裁剪或翻转可能破坏原始时序结构。
• 控制LSTM层数：实验表明，超过三层易引发梯度消失问题；相比之下，单层LSTM配合较大的隐藏单元数量反而表现更优。
• 动态调整学习率：推荐采用余弦退火策略（cosine annealing），初始学习率设为0.001，在训练过程中平滑衰减，有助于收敛稳定。

性能表现与优势分析

该方法在东南大学数据集上实现了98.7%的平均分类准确率。更为突出的是其抗噪能力：当加入20%强度的高斯白噪声后，准确率仍能维持在95%以上。

这一鲁棒性主要得益于GADF变换本身具备一定的滤波效应，能够在转换过程中抑制随机干扰，同时放大与故障相关的周期性波动特征，相当于为原始信号施加了一种自适应增强滤镜。

综上所述，GADF-CNN-LSTM构成了一套高效的“时频图像+时空建模范式”，适用于旋转机械的智能故障诊断任务，具备良好的工程应用前景。

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关键词：matlab实现 MATLAB matla atlab 学习算法

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