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保定网络公司网站,音乐类网站开发,淘客网站如何建设自己数据库,浙江省建设信息港证书一、基本SVM故障诊断例程 %% 基于SVM的故障诊断例程 % 作者#xff1a;MATLAB助手 % 功能#xff1a;使用SVM进行工业设备故障分类clear; close all; clc;%% 1. 生成模拟故障数据 % 假设我们监测设备的振动信号特征 rng(1); % 设置随机种子#xff0c;确保结果可重现% 正常状…一、基本SVM故障诊断例程%% 基于SVM的故障诊断例程% 作者MATLAB助手% 功能使用SVM进行工业设备故障分类clear;close all;clc;%% 1. 生成模拟故障数据% 假设我们监测设备的振动信号特征rng(1);% 设置随机种子确保结果可重现% 正常状态数据类别1normal_data[0.20.1*randn(50,1),0.30.1*randn(50,1);% 特征1, 特征20.30.1*randn(50,1),0.40.1*randn(50,1)];% 故障状态1轻微故障类别2fault1_data[0.60.2*randn(50,1),0.70.2*randn(50,1);0.70.2*randn(50,1),0.80.2*randn(50,1)];% 故障状态2严重故障类别3fault2_data[1.20.3*randn(50,1),1.30.3*randn(50,1);1.10.3*randn(50,1),1.40.3*randn(50,1)];% 合并数据X[normal_data;fault1_data;fault2_data];Y[ones(100,1);2*ones(100,1);3*ones(100,1)];% 标签1-正常, 2-轻微故障, 3-严重故障%% 2. 数据可视化figure;gscatter(X(:,1),X(:,2),Y,rgb,os^);xlabel(特征1: 振动幅度);ylabel(特征2: 频率分量);title(故障数据分布);legend(正常,轻微故障,严重故障);grid on;%% 3. 数据预处理% 数据标准化Xzscore(X);% 划分训练集和测试集 (70%训练, 30%测试)cvcvpartition(Y,HoldOut,0.3);XTrainX(training(cv),:);YTrainY(training(cv),:);XTestX(test(cv),:);YTestY(test(cv),:);%% 4. 训练SVM分类器fprintf(开始训练SVM分类器...\n);% 方法1: 一对一多类分类SVMModelfitcecoc(XTrain,YTrain,...Learners,svm,...ClassNames,[1;2;3],...Coding,onevsone);% 方法2: 也可以使用单个SVM进行二分类如果需要% 这里以正常vs故障为例binary_YYTrain1;% 1正常, 2故障SVMModel_binaryfitcsvm(XTrain,binary_Y,...KernelFunction,rbf,...BoxConstraint,1,...Standardize,true);%% 5. 模型预测% 多类分类预测YPredpredict(SVMModel,XTest);% 二分类预测YPred_binarypredict(SVMModel_binary,XTest);%% 6. 性能评估fprintf(\n 多类分类性能 \n);accuracysum(YPredYTest)/numel(YTest);fprintf(测试集准确率: %.2f%%\n,accuracy*100);% 混淆矩阵figure;cmconfusionchart(YTest,YPred);cm.Title多类分类混淆矩阵;% 分类报告fprintf(\n详细分类报告:\n);fori1:3true_possum((YTesti)(YPredi));false_possum((YTest~i)(YPredi));false_negsum((YTesti)(YPred~i));precisiontrue_pos/(true_posfalse_pos);recalltrue_pos/(true_posfalse_neg);f12*(precision*recall)/(precisionrecall);switchicase1class_name正常;case2class_name轻微故障;case3class_name严重故障;endfprintf(%s - 精确率: %.3f, 召回率: %.3f, F1分数: %.3f\n,...class_name,precision,recall,f1);end%% 7. 决策边界可视化figure;h0.02;% 网格步长[x1Grid,x2Grid]meshgrid(min(X(:,1))-0.5:h:max(X(:,1))0.5,...min(X(:,2))-0.5:h:max(X(:,2))0.5);xGrid[x1Grid(:),x2Grid(:)];% 预测整个网格[~,scores]predict(SVMModel,xGrid);% 找到最大得分的类别[~,maxScore]max(scores,[],2);% 绘制决策区域contourf(x1Grid,x2Grid,reshape(maxScore,size(x1Grid)),AlphaData,0.3);hold on;% 绘制数据点gscatter(X(:,1),X(:,2),Y,rgb,os^,10);xlabel(标准化特征1);ylabel(标准化特征2);title(SVM决策边界);legend(区域1,区域2,区域3,正常,轻微故障,严重故障);grid on;二、基于真实特征数据的SVM故障诊断例程%% 基于特征提取的SVM故障诊断% 模拟从振动信号中提取特征进行故障诊断clear;close all;clc;%% 1. 生成模拟振动信号并提取特征num_samples300;featureszeros(num_samples,5);% 5个特征labelszeros(num_samples,1);fori1:num_samplesifi100% 正常状态信号t0:0.001:1;signal0.5*sin(2*pi*50*t)0.1*randn(size(t));labels(i)1;elseifi200% 轴承故障信号冲击特征t0:0.001:1;signal0.5*sin(2*pi*50*t)0.3*exp(-20*(mod(t,0.1)-0.05).^2).*sin(2*pi*1000*t)0.2*randn(size(t));labels(i)2;else% 齿轮故障信号调制特征t0:0.001:1;signal(0.50.3*sin(2*pi*20*t)).*sin(2*pi*50*t)0.3*randn(size(t));labels(i)3;end% 提取时域特征features(i,1)rms(signal);% RMSfeatures(i,2)std(signal);% 标准差features(i,3)kurtosis(signal);% 峭度features(i,4)skewness(signal);% 偏度% 提取频域特征简单的频谱幅度Nlength(signal);Yfft(signal);P2abs(Y/N);P1P2(1:N/21);P1(2:end-1)2*P1(2:end-1);[~,max_idx]max(P1(2:end));% 找到最大幅值频率忽略直流features(i,5)max_idx*(500/N);% 近似频率end%% 2. 特征可视化figure;subplot(2,3,1);gscatter(features(:,1),features(:,2),labels,rgb,os^);xlabel(RMS);ylabel(标准差);title(特征分布);subplot(2,3,2);gscatter(features(:,3),features(:,4),labels,rgb,os^);xlabel(峭度);ylabel(偏度);title(特征分布);subplot(2,3,3);boxplot(features(:,5),labels);xlabel(故障类型);ylabel(主导频率);title(频率特征);% 特征相关性热图subplot(2,3,4);corr_matrixcorr(features);imagesc(corr_matrix);colorbar;title(特征相关性矩阵);xticks(1:5);yticks(1:5);xticklabels({RMS,Std,Kurtosis,Skewness,Freq});yticklabels({RMS,Std,Kurtosis,Skewness,Freq});%% 3. 数据预处理和划分% 标准化特征featureszscore(features);% 划分训练测试集cvcvpartition(labels,HoldOut,0.3);XTrainfeatures(training(cv),:);YTrainlabels(training(cv),:);XTestfeatures(test(cv),:);YTestlabels(test(cv),:);%% 4. 使用自动优化训练SVMfprintf(使用贝叶斯优化寻找最佳SVM参数...\n);% 定义优化变量optsstruct(Optimizer,bayesopt,ShowPlots,false,...CVPartition,cvpartition(YTrain,KFold,5),...AcquisitionFunctionName,expected-improvement-plus);% 自动优化SVM参数SVMModel_autofitcecoc(XTrain,YTrain,...Learners,svm,...OptimizeHyperparameters,{BoxConstraint,KernelScale},...HyperparameterOptimizationOptions,opts);%% 5. 模型评估YPred_autopredict(SVMModel_auto,XTest);accuracy_autosum(YPred_autoYTest)/numel(YTest);fprintf(\n优化后模型准确率: %.2f%%\n,accuracy_auto*100);% 混淆矩阵figure;confusionchart(YTest,YPred_auto);title(优化SVM混淆矩阵);%% 6. 特征重要性分析% 使用排列重要性评估特征贡献fprintf(\n分析特征重要性...\n);base_accuracyaccuracy_auto;feature_importancezeros(1,size(XTest,2));fori1:size(XTest,2)% 打乱第i个特征XTest_permutedXTest;XTest_permuted(:,i)XTest_permuted(randperm(size(XTest_permuted,1)),i);YPred_permpredict(SVMModel_auto,XTest_permuted);perm_accuracysum(YPred_permYTest)/numel(YTest);feature_importance(i)base_accuracy-perm_accuracy;end% 显示特征重要性figure;bar(feature_importance);xlabel(特征索引);ylabel(准确率下降);title(特征重要性排列重要性);xticklabels({RMS,Std,Kurtosis,Skewness,Freq});grid on;参考代码 基于MATLAB的支持向量机SVM在故障诊断中的的应用例程www.3dddown.com/csa/65944.html三、关键1.SVM在故障诊断中的优势适用于小样本情况能够处理高维特征对于非线性问题有很好的处理能力使用核技巧2.参数调优% 常用的核函数选择% linear - 线性核适用于线性可分数据% rbf - 高斯核最常用适用于非线性问题% poly - 多项式核% 关键参数% BoxConstraint - 惩罚参数C控制过拟合% KernelScale - 核函数尺度参数γ3.应用特征工程从原始信号中提取有区分度的特征数据标准化SVM对特征尺度敏感务必进行标准化类别平衡对于不平衡数据使用加权SVM交叉验证使用k折交叉验证评估模型稳定性这个例程提供了从基础到相对完整的SVM故障诊断实现您可以根据具体的故障类型和数据特征进行调整和优化。