✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页天天Matlab 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍0、WMSST 简介小波多尺度同步压缩变换Wavelet Multisynchrosqueezed Transform简称 WMSST是近年来在轴承故障诊断领域广泛应用的一种高精度时频分析手段。它以连续小波变换CWT为根基借助多尺度的同步压缩操作对小波系数在时频域内进行能量重新分布与聚焦成功克服了传统小波变换时频分辨率不够的固有短板。在处理轴承故障引发的非平稳振动信号时WMSST 展现出非凡的性能它能够精准提取因局部损伤如点蚀、裂纹等引发的瞬态冲击成分并以极高的时频分辨率精确描绘出冲击发生的时间点、持续时间以及对应的共振频率形成能量高度集中的时频脊线。即便处于强噪声干扰或者变转速的复杂工况下该方法依然可以有效增强微弱的故障特征抑制噪声干扰与能量分散显著提高故障成分的可识别性。此外WMSST 还具备出色的模态分解与重构能力能够分离出包含故障信息的敏感频带为后续的特征提取与智能诊断提供高质量、高保真的时频输入数据。因此WMSST 尤其适用于复杂运行环境下轴承的早期微弱故障检测以及故障模式的精准诊断已然成为现代故障预测与健康管理PHM系统中的得力工具。本期展示的是运用 WMSST 变换对凯斯西储大学轴承故障数据 CWRU 进行分析诊断的过程相关图示如下。1、重磅发布抢占先机提出一种创新模型 WTCSV即 WMSST-CNN-SVM时频变换与神经网络学习相结合当前发文热点。该研究聚焦于基于小波多尺度同步压缩变换Wavelet Multisynchrosqueezed TransformWMSST融合卷积神经网络CNN与支持向量机SVM的故障诊断方法。2、版本及示范数据说明运行环境要求为 matlab2023a 及以上版本本代码采用 matlab23a 版本。示范数据选用凯斯西储大学的 CWRU 10 种轴承故障数据。⛳️ 运行结果 部分代码 参考文献[1] 刘晟源.基于广域测量数据的电力系统运行状态感知方法[D].浙江大学,2022.[2] 刘鸿瑾.面向媒体应用的处理器体系结构研究与设计[D].中国科学院声学研究所,2008.[3] 刘鸿瑾.面向媒体应用的处理器体系结构研究与设计[J]. 2008.团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测