GAF-CNN-SSA-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-SSA-LSSVM方法，将格拉姆角场、卷积神经网络、麻雀搜索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，利用麻雀搜索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（excel中一行算一个信号样本）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：利用麻雀算法（SSA）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

• 完整程序和数据获取方式私信回复GAF-CNN-SSA-LSSVM故障诊断/分类预测，附带模型研究报告（Matlab）。

%% 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);
%% 优化算法寻最优权值阈值
disp(' ')
disp('优化LSSVM:')
NN = 20;                             % 初始种群规模要大于20
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 : NN
    
    x( i, : ) = lb + (ub - lb) .* rand( 1, dim );  
    fit( i ) = fobj( x( i, : ) ) ;                       
end
pFit = fit;                       
pX = x; 
 XX=pX;    

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