赣州网站推广公司,wordpress 小工具 导航,龙岗网站设计信息,苏州网站建设问问q778925409强涵分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测 目录 分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测分类效果功能概述程序设计参考资料 分类效果 功能概述
(1) main1_AOA_VMD.m 核心功能#xff1a; 使用阿基米德算法优化算法(AOA) 优化变分模态分解(VMD) 的关键参数…分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测 目录 分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测分类效果功能概述程序设计参考资料 分类效果 功能概述
(1) main1_AOA_VMD.m 核心功能 使用阿基米德算法优化算法(AOA) 优化变分模态分解(VMD) 的关键参数惩罚因子α和模态数K对多通道信号进行自适应分解。
关键步骤
用AOA优化VMD参数最小化包络熵
用最优参数执行VMD分解
绘制分解结果IMF分量
读取4个Excel文件0.xlsx~3.xlsx的振动信号数据
数据预处理替换0值为4
对每个信号通道
保存原始信号和VMD分解结果
(2) main2_AOA_VMD_GRU.m 核心功能 对比普通GRU 和 AOA-VMD-GRU 在故障诊断中的性能
方案1原始信号 → GRU分类
方案2VMD分解信号 → GRU分类
关键步骤
普通GRU20个隐藏单元
AOA-VMD-GRU100个隐藏单元
加载main1生成的信号数据
划分训练集/测试集70%/30%
构建两个GRU模型
评估指标准确率/精确率/召回率/F1分数
绘制混淆矩阵和性能对比曲线
依赖关系 main2 必须 在main1之后运行依赖其输出的x_data.mat原始信号和vmd_data.matVMD分解结果
技术流程 信号分解 → 特征提取 → 故障诊断模型构建 → 性能对比
算法步骤 (1) AOA-VMD 优化流程main1 for 每个信号通道 j in [1, d]:
设置AOA参数种群数10, 最大迭代10定义优化目标最小化包络熵 fun(α,K)AOA搜索最优[α, K]用最优(α,K)执行VMD分解绘制IMF分量 end 保存原始信号 所有VMD结果 (2) 故障诊断流程main2 普通GRU分支加载原始信号x数据归一化构建GRU网络20个隐藏单元训练测试 → 计算指标
AOA-VMD-GRU分支
拼接VMD分量[u]和标签[label]数据归一化构建增强GRU100个隐藏单元训练测试 → 计算指标 性能对比绘制准确率/损失曲线对比图生成混淆矩阵
程序设计
完整程序和数据私信博主回复Matlab基于AOA-VMD-GRU故障诊断分类预测。 %% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行data x;
%输入输出数据
inputdata(:,1:end-1); %data的第一列-倒数第二列为特征指标
outputdata(:,end); %data的最后面一列为标签类型
Nlength(output); %全部样本数目
testNum0.3*N; %设定测试样本数目
trainNumN-testNum; %计算训练样本数目
% 划分训练集、测试集
%随机抽取
idrandperm(N);
inputinput(id,:);
outputoutput(id,:);
%训练集、测试集
P_train input(1:trainNum,:);
T_train output(1:trainNum);
P_test input(trainNum1:trainNumtestNum,:);
T_test output(trainNum1:trainNumtestNum);
num_class length(unique(data(:, end))); % 类别数Excel最后一列放类别
% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input );
t_train categorical(T_train);
t_test categorical(T_test );
% 格式转换
for i 1 : trainNumpp_train{i, 1} p_train(:, i);
end
for i 1 : testNumpp_test{i, 1} p_test(:, i);
end
% 创建网络
numFeatures size(P_train, 1); % 特征维度
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
