matlab深度学习轴承诊断代码

以下是一个基于 MATLAB 的轴承诊断深度学习代码示例：

1. 数据准备

首先，需要准备轴承数据集。这个数据集应该包含正常和异常轴承的振动信号。可以使用 MATLAB 的信号处理工具箱对这些信号进行处理和分析，以提取有用的特征。

2. 构建模型

使用 MATLAB 的深度学习工具箱构建一个深度神经网络模型。该模型应该包含几个卷积层、池化层和全连接层。可以使用 MATLAB 的预训练模型来加速模型训练过程。

3. 训练模型

使用准备好的数据集来训练深度学习模型。使用交叉验证技术来评估模型的性能，并调整模型参数以提高准确性。

4. 测试模型

使用未知的振动信号来测试模型。将信号输入到模型中，并使用模型输出的结果来判断轴承是正常的还是有异常。

下面是一个示例代码：

% Load and preprocess data
load bearingData.mat
[preprocessedData,labels] = preprocessData(bearingData);

% Define the deep learning model architecture
layers = [
    sequenceInputLayer(size(preprocessedData,2))
    convolution2dLayer([1,64],32)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([1,2],'Stride',[1,2])
    convolution2dLayer([1,32],64)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([1,2],'Stride',[1,2])
    convolution2dLayer([1,16],128)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([1,2],'Stride',[1,2])
    fullyConnectedLayer(256)
    reluLayer
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% Define training options
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',30, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress', ...
    'ExecutionEnvironment','gpu');

% Train the model
net = trainNetwork(preprocessedData,labels,layers,options);

% Test the model
testData = readtable('testData.csv');
testData = table2array(testData);
preprocessedTestData = preprocessTestData(testData);
predictions = classify(net,preprocessedTestData);

请注意，这只是一个示例代码，您需要根据实际情况进行调整和优化。