热点王炸模型！准确率高达100%！Transformer+GASF+RP-1D-2D-GRU 小白也能发一区！创新性拉满！

适用平台：Matlab2023b版及以上

参考文献一：中文EI期刊 《西安交通大学学报》 文献：《采用格拉姆角场-卷积神经网络-时序卷积网络混合模型的锂离子电池健康状态估计》中的①时序+图像融合模型；②一维时序转格拉姆角场模型。
参考文献二：中文顶级EI期刊 《电工技术学报》 网络首发文献：《基于多通道信号二维递归融合和ECAConvNeXt的永磁同步电机高阻接触故障诊断》中的③一维时序转化递归图RP方法。
参考文献三：中文顶级EI期刊 《电网技术》 文献：《基于格拉姆角场与并行CNN的并网逆变器开关管健康诊断》中的④异构图像特征互补方法。
参考文献四：中文顶级EI期刊 《中国电机工程学报》 文献：《基于自注意力Transformer编码器的多阶段电力系统暂态稳定评估方法》中的⑤Transformer编码器方法。

Science Technology

Transformer模型是当前预测领域的热门模型，双支路并行模型是极易发文的新结构，但在故障识别即分类领域尚缺乏相关文献，更别说其改进模型了，时序图像多模态融合+Transformer+并行异构模型的必定是创新性极高的发文方向，这方面的文献极度稀缺，进一步，时序+多种图像+Transformer+并行异构模型更是没人提出来过，且可以说一投就中。本程序结合上述4篇文献，并对其进行多重改进创新！！！提出基于1D-2D-GASF-RP-BiTransformer-GRU+多支路优化+异构图像融合的故障识别程序，改进点超多！创新点十足！足够支撑一篇高水平学术论文。

数据预处理方面参考文献一、二，分别将一维波形转化为二维格拉姆角场GASF和递归图RP二维图像；
图像特征提取方面参考文献四：搭建Transformer模型用于提取递归图和拉姆角场的空间特征
时序+图像；2种不同图像混合参考文献一、三：多模态异构图混合特征提取，支路1采用时间序列波形输入,GRU神经网络提取时间序列的时序特征，支路2采用Transformer编码器，提取GASF图像特征，支路3采用Transformer编码器，提取RP图像特征，实现时序、图像空间、异构图像特征融合构成：1D-2D-GASF-RP-Transformer-GRU多模态异构图混合特征提取的故障识别模型程序

创新点十足，足够支撑一篇高水平学术论文，硕士毕业论文、课程设计等简单任务更是绰绰有余。

文献一解读

提出一种特征融合网络，将序列转化为格拉姆角场二维图像，利用CNN二维从二维图像中提取的图片特征，利用一维卷积神经网络从一维波形序列中提取的时序特征，时序特征与图像特征融合，实现了锂离子电池健康状态的准确估计

文献二解读

引入一维序列转二维 递归图的方法，将一维电流信号映射为二维图像，以提高故障特征信息的丰富性并消除人工特征提取的影响，实现故障特征的增强显示，后续采用卷积神经网络，增加注意力机制和构造残差连接，实现故障的有效分类。

文献三解读

这篇文献中，首先，采集一维故障电压与电流信号的时序序列；其次，利用格拉姆求和场GASF和差场GADF对其进行变换，将两种一维时序信号转化为2种图像，二者特征融和后送入CNN进行并行学习训练，实现逆变器故障诊断。

在这里插入图片描述

文献四解读

构建基于Transformer 编码器的电力系统暂态稳定评估方法，Transformer通过注意力机制实现全局感受野，使模型快速捕获电力系统前后时刻间的全局状态依赖关系，具备良好的可解释性，且故障识别准确率较高。

在这里插入图片描述

本文模型

1D-2D-GASF-RP-Transformer-GRU多模态异构图混合特征提取的故障识别模型

主要步骤：仅需原始故障波形数据，即可根据波形数据，将一维序列转化为二维格拉姆角场和递归图像，小白也能上手！

首先，首次将Transformer应用于故障识别领域，用于提取图像的全局特征，具有显著创新性。
其次，支路1通过GRU网络提取一维时序波形特征，充分捕捉时序数据中的动态变化信息，提升了特征提取的效果。
支路2将一维时序波形转换为二维GASF图像，实现了全局趋势的捕捉，提供了丰富的角度信息。
支路3将一维时序波形转换为二维递归图（RP）图像，揭示出时间序列中的非线性动力学特征，增强了故障识别的准确性。
在输出层前引入BiLSTM，通过捕捉双向时序依赖关系，进一步提升了模型的故障识别能力

九重创新点：

1、多模态融合： 将一维时序信号和两种混合二维图像融合，可以综合利用不同模态的信息，从而更全面地描述数据的特征。这有助于提取更丰富、更有区别性的特征，从而提高分类和识别的准确性。

2、时序信息捕获： GRU（门控循环单元）是一种适用于时序数据的循环神经网络，它能够捕获一维时序信号中的动态变化和趋势。通过将GRU与全新的Transformer并行结合，算法可以同时考虑时序特征和空间特征，进一步提升了算法的性能。

3、空间特征学习： 双支路Transformer全局特征提取中表现出色，能够有效地学习图像的空间特征和局部模式。将Transformer用于图像数据的处理可以帮助提取图像的纹理、形状和边缘等特征，有助于更准确地进行分类和故障识别。

4、融合优势： 通过融合不同模态的信息，算法可以弥补一维时序信号和二维图像各自的局限性。例如：图像可能对于某些故障模式更敏感，而时序信号则对于其他模式更敏感。将它们结合起来，可以增强算法的鲁棒性和泛化能力。

5、多头自注意力机制： Transformer融合多头注意力机制有效把握提取特征的贡献程度，将特征进行重点强化，提高故障识别的准确率。

6、提高泛化能力： 多模态融合可以帮助算法更好地理解数据的本质特征，从而减少过拟合的风险，提高算法在新数据上的泛化能力。

7、异构图像特征融合： GASF图像捕捉全局趋势，RP图像突出局部非线性特征，两者结合丰富了特征空间，提供了全局与局部、线性与非线性特征的互补信息，增强了模型的判别力。

8、双向特征二次提取：在输出层前引入双向长短期记忆网络（BiLSTM），能够有效捕捉双向时序依赖关系，进一步提升模型对故障模式的捕捉能力，实现更为精确的故障分类并计算精确度、召回率、精确率、F1分数等评价指标。

9、可解释性： 为提升模型的可解释性，应用t-SNE可解释性算法对各个支路模块的特征图进行可视化；对比原始样本和1D-2D-BiTransformer-GRU多模态融合提取特征后的样本分布情况。

适用领域： 适用于各种数据分类场景，如滚动轴承故障、变压器油气故障、电力系统输电线路故障区域、绝缘子、配网、电能质量扰动，等领域的识别、诊断和分类。

直接替换数据就可以，使用Excel表格直接导入，不需要对程序大幅修改。程序内有详细注释，便于理解程序运行。

数据格式： 一行一个样本，最后一列为样本所属的故障类型标签

程序结果：（由上述一维序列自动转化为递归图RP图像）

程序结果：

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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