GAF-CNN-DBO-LSSVM故障诊断/分类预测，附带模型研究报告（Matlab）
效果一览
基本描述
本研究提出的GAF-CNN-DBO-LSSVM方法，将格拉姆角场、卷积神经网络、蜣螂算法和最小二乘支持向量机有机结合，旨在解决传统方法在处理复杂故障信号时的难题。该方法能够有效将一维故障数据信号转为二维图像，通过卷积神经网络自适应提取故障特征，利用蜣螂算法优化最小二乘支持向量机参数，提高故障诊断的准确性和效率。注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023b及以上。代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。可在下载区获取数据和程序内容。
本方法针对传统故障诊断中信号特征提取不足、分类器泛化能力弱等问题，提出了一种融合信号转换、深度学习与智能优化的混合模型。其创新性体现在：
多模态数据融合：通过GAF将一维振动信号映射为二维图像，保留时序特征的同时引入空间相关性；
特征提取优化：采用CNN自动学习图像中的深层故障特征，避免人工特征工程的局限性；
参数智能优化：利用改进的蜣螂算法（DBO）优化LSSVM超参数，突破传统网格搜索效率瓶颈；
模型轻量化设计：通过降维处理与特征压缩，在保证精度前提下降低计算复杂度。
程序设计
%% 计算准确率
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);
%% DBO优化算法寻最优权值阈值
disp(' ')
disp('DBO优化LSSVM:')
NN = 25; % 初始种群规模要大于20,否则会报错,这里设置为25
Max_iteration = 20; % 最大进化代数20
lb = [10^-6,10^-6]; % LSSVM的两个最佳参数阈值的上下限
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;
[ fMin, bestI ] = min( fit ); % fMin denotes the global optimum fitness value
bestX = x( bestI, : ); % bestX denotes the global optimum position corresponding to fMin% Start updating the solutions.
for t = 1 : Max_iteration t[fmax,B]=max(fit);worse= x(B,:); r2=rand(1);for i = 1 : pNum if(r2<0.9)r1=rand(1);a=rand(1,1);if (a>0.1)a=1;elsea=-1;endb = rand();x( i , : ) = pX( i , :)+b*abs(pX(i , : )-worse)+a*0.1*(XX( i , :)); % Equation (1)elseaaa= randperm(180,1);if ( aaa==0 ||aaa==90 ||aaa==180 )x( i , : ) = pX( i , :); endtheta= aaa*pi/180; x( i , : ) = pX( i , :)+tan(theta).*abs(pX(i , : )-XX( i , :)); % Equation (2) end参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
