matlab 深度学习的轴承故障诊断与分析代码

以下是一个基于深度学习的轴承故障诊断与分析的 Matlab 代码示例：

首先，我们需要导入数据。假设我们的数据存储在一个名为“data.mat”的文件中，其中包含两个变量：X和Y。其中，X是一个大小为[n, m]的矩阵，表示n个样本的m维特征向量；Y是一个长度为n的向量，表示每个样本的标签。

load('data.mat');

接下来，我们对数据进行预处理。这里，我们将数据划分为训练集和测试集，并进行归一化处理。

% 划分训练集和测试集
train_pct = 0.8; % 训练集占总数据的比例
num_train = floor(train_pct * size(X, 1)); % 训练集大小
idx = randperm(size(X, 1)); % 随机打乱样本顺序
train_X = X(idx(1:num_train), :); % 训练集特征
train_Y = Y(idx(1:num_train)); % 训练集标签
test_X = X(idx(num_train+1:end), :); % 测试集特征
test_Y = Y(idx(num_train+1:end)); % 测试集标签

% 归一化处理
[train_X, mu, sigma] = zscore(train_X);
test_X = (test_X - repmat(mu, size(test_X, 1), 1)) ./ repmat(sigma, size(test_X, 1), 1);

接下来，我们定义模型。这里，我们使用一个简单的全连接神经网络。

input_size = size(train_X, 2); % 输入层大小
hidden_size = 50; % 隐藏层大小
output_size = 3; % 输出层大小（假设我们有三种类别）

% 定义神经网络
net = feedforwardnet(hidden_size);
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置激活函数
net.trainFcn = 'trainscg'; % 设置训练算法
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
net.trainParam.showCommandLine = false; % 不显示训练命令行输出

% 训练神经网络
net = train(net, train_X', ind2vec(train_Y')); % ind2vec将标签转化为独热编码

训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。

% 在测试集上进行预测
test_Y_pred = vec2ind(net(test_X'))'; % vec2ind将独热编码转化为标签

% 计算准确率
accuracy = sum(test_Y_pred == test_Y) / length(test_Y);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);

这就是一个简单的基于深度学习的轴承故障诊断与分析的 Matlab 代码示例。当然，具体的处理方法和模型结构可以根据实际需求进行调整和优化。