【故障診斷】基于麻雀算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷附matlab代碼
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?? 內(nèi)容介紹
隨著科技的不斷發(fā)展,人們對(duì)于機(jī)器的要求也越來(lái)越高。在現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域中,機(jī)器的故障診斷是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。對(duì)于一些大型機(jī)械設(shè)備,一旦出現(xiàn)故障,不僅會(huì)影響生產(chǎn)效率,還會(huì)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此,如何快速、準(zhǔn)確地診斷機(jī)器故障,成為了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的問(wèn)題。
在機(jī)器故障診斷方面,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種非常有效的方法。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最常用的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性強(qiáng)、非線性映射能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),可以在一定程度上提高故障診斷的準(zhǔn)確率。
然而,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在一些問(wèn)題。首先,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到較高的診斷準(zhǔn)確率。其次,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易出現(xiàn)過(guò)擬合的問(wèn)題,導(dǎo)致診斷結(jié)果不準(zhǔn)確。因此,如何優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提高其故障診斷準(zhǔn)確率,是一個(gè)急需解決的問(wèn)題。
最近,一種新的優(yōu)化算法——麻雀算法,被引入到了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。麻雀算法是一種基于鳥(niǎo)類群體行為的優(yōu)化算法,其模擬了鳥(niǎo)群在覓食、繁殖等過(guò)程中的行為,具有全局尋優(yōu)能力強(qiáng)、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)將麻雀算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,可以有效地提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷準(zhǔn)確率。
具體而言,麻雀算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷算法流程如下:
收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理。在進(jìn)行故障診斷之前,需要先收集一定量的機(jī)器運(yùn)行數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取等步驟。
構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)預(yù)處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù),構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在構(gòu)建模型時(shí),需要確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)、學(xué)習(xí)率等參數(shù)。
運(yùn)用麻雀算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)麻雀算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值能夠更好地適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù),從而提高故障診斷準(zhǔn)確率。
進(jìn)行故障診斷。在完成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化后,即可進(jìn)行故障診斷。通過(guò)輸入機(jī)器運(yùn)行數(shù)據(jù),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以輸出相應(yīng)的故障診斷結(jié)果。
總的來(lái)說(shuō),麻雀算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷算法流程是一種非常有效的方法。通過(guò)將麻雀算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,可以克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的一些問(wèn)題,提高故障診斷的準(zhǔn)確率。未來(lái),我們相信這種方法將會(huì)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)界和學(xué)術(shù)界,為機(jī)器故障診斷帶來(lái)更好的解決方案。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量
warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息
close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗
clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量
clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行
%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');
%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);
%% ?數(shù)據(jù)歸一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test ?= ind2vec(T_test );
?? 運(yùn)行結(jié)果


?? 參考文獻(xiàn)
[1]王舒瑋.基于麻雀算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷數(shù)控機(jī)床故障[J].沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2023, 45(5):546-551.DOI:10.7688/j.issn.1000-1646.2023.05.12.