MATLAB
实现基于
Transformer-GRU
组合模型进行故障诊断的详细项目实例
项目背景介绍
随着工业自动化、智能化水平的提高，各种机械设备和电气设备的运行状态监测和故障诊断变得愈加重要。设备故障不仅会导致生产停滞，还可能带来严重的经济损失和安全隐患。传统的故障诊断方法，主要依赖于人工检测和传统信号处理方法，存在着效率低、实时性差、准确度不高等问题。因此，结合现代机器学习和深度学习技术，尤其是基于
Transformer
和GRU的组合模型进行故障诊断，成为了一种新的解决方案。
Transformer
模型通过自注意力机制能够高效处理时间序列数据，捕捉序列间的长期依赖关系。而
GRU（Gated Recurrent Unit
）作为一种递归神经网络，能够有效捕捉时间序列数据中的动态变化。两者结合形成的模型，不仅可以增强故障诊断的准确性，还能够提高诊断过程中的实时性和效率，避免传统方法中信号处理的瓶颈。
在工业领域中，设备的健康监测与故障诊断任务的难度较大，因为不同设备的运行环境、工况和故障类型都具有高度的复杂性和差异性。尤其是在复杂工况下，设备故障常常表现为多种非线性变化和 ...