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【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

2023-11-01 12:52 作者:Matlab工程師  | 我要投稿

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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無(wú)線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無(wú)人機(jī)

?? 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:



  1. 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。




  2. 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)。




  3. 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。




  4. 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


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?? 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.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn),若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、LSTM、支持向量機(jī)(SVM)、最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)、核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題(TSP)、車輛路徑問(wèn)題(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合






【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代碼的評(píng)論 (共 條)

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