GAF-CNN-SSA-LSSVM故障診斷/分類預測，附帶模型研究報告（Matlab）

效果一覽

基本描述

本研究提出的GAF-CNN-SSA-LSSVM方法，將格拉姆角場、卷積神經網絡、麻雀搜索算法和最小二乘支持向量機有機結合，旨在解決傳統方法在處理復雜故障信號時的難題。該方法能夠有效將一維故障數據信號轉為二維圖像，通過卷積神經網絡自適應提取故障特征，利用麻雀搜索算法優化最小二乘支持向量機參數，提高故障診斷的準確性和效率。注意程序和數據放在一個文件夾，運行環境為Matlab2023b及以上。代碼特點：參數化編程、參數可方便更改、代碼編程思路清晰、注釋明細。可在下載區獲取數據和程序內容。
本方法針對傳統故障診斷中信號特征提取不足、分類器泛化能力弱等問題，提出了一種融合信號轉換、深度學習與智能優化的混合模型。其創新性體現在：

多模態數據融合：通過GAF將一維振動信號（excel中一行算一個信號樣本）映射為二維圖像，保留時序特征的同時引入空間相關性；

特征提取優化：采用CNN自動學習圖像中的深層故障特征，避免人工特征工程的局限性；

參數智能優化：利用麻雀算法（SSA）優化LSSVM超參數，突破傳統網格搜索效率瓶頸；

模型輕量化設計：通過降維處理與特征壓縮，在保證精度前提下降低計算復雜度。

程序設計

• 完整程序和數據獲取方式私信回復GAF-CNN-SSA-LSSVM故障診斷/分類預測，附帶模型研究報告（Matlab）。

%% 計算準確率
layer = 'fullconnect3';
p_train = activations(net,trainD,layer,'OutputAs','rows');
t_train = double(train_Y);
p_test = activations(net,testD,layer,'OutputAs','rows');
t_test = double(test_Y);
%% 優化算法尋最優權值閾值
disp(' ')
disp('優化LSSVM:')
NN = 20;                             % 初始種群規模要大于20
Max_iteration = 20;                  % 最大進化代數20
lb = [10^-6,10^-6];                  % LSSVM的兩個最佳參數閾值的上下限
ub = [10^6,10^6];
dim = 2;
fobj=@(x)fun(x,p_train,t_train,p_test,t_test);P_percent = 0.3;    % The population size of producers accounts for "P_percent" percent of the total population size       
pNum = round(NN *  P_percent);    % The population size of the producers   
lb= lb.*ones( 1,dim );    % Lower limit/bounds/     a vector
ub= ub.*ones( 1,dim );    % Upper limit/bounds/     a vector
%Initialization
for i = 1 : NNx( i, : ) = lb + (ub - lb) .* rand( 1, dim );  fit( i ) = fobj( x( i, : ) ) ;                       
end
pFit = fit;                       
pX = x; XX=pX;    

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229